DX・AI戦略を策定し、AIを全業務プロセスに組み込む方針を発表。設備異常検知AIの提供や燃料運用最適化など多領域でAI活用を推進。

NVIDIAのAI推論技術と統合したリアルタイムデータインフラ「ACS RTDI」を開発。半導体テスト工程でGPUによる高速AI解析を行い、チップごとにテスト条件を最適化。Blackwellや次世代デバイスの量産に採用され、従来数週間かかっていた故障解析をリアルタイム化。

AIを活用した税務調査の効率化により、所得税の追徴税額が過去最高の1,431億円を記録。申告漏れの可能性が高い納税者をAIで予測し、重点調査を実施。

JERAは国内全26カ所の火力発電所にAI運転管理システムを導入し、不具合対応の作業時間を約7割削減。生成AIを活用した発電所ノウハウ検索システム「EKA」も運用開始している。

自社開発のAIスコアリングモデルをマネー・ローンダリング対策の取引モニタリングに導入。疑義確率スコアとAIの判断根拠を提示する仕組みで、調査件数を約50%削減しながら対象範囲を維持。

行動認識AI技術を介護・福祉施設向けに展開した見守りシステム「asilla care」を提供開始。既設防犯カメラを活用し、転倒・徘徊・体調急変などの検知を実現。新規設備不要で導入コストを抑制。

AIが酪農経営を変革するプラットフォーム「Farmnote Cloud Platform V3」を発表。AIによる収益性シミュレーション・業務自動組立で「自律型牧場経営」を実現。契約頭数37万頭（日本の乳用牛の約10%）。

AI搭載タイヤ成型システム「EXAMATION」により、タイヤ製造工程の属人化を解消。ロット切替時の不良率を41%削減するなど、品質の安定化を実現。

AI・DX推進部門を新設しデジタル人材を3年以内に2.6倍の約80人に拡大する計画を策定。藤沢工場でAI・IoTによる製造現場のデジタル化を推進。

サービスソリューション「ConSite」にAI予兆検知を搭載し、建設機械の遠隔故障診断サービスを強化。センシングによる故障予兆検知率約90%を目標。

ごみ焼却発電施設にAIを活用した完全自動燃焼制御を開発。無人運転（レベル4）を実現し、燃焼異常時間を半減、手動操作も半減させた。

産業用ボイラーのIoT遠隔監視サービス「MEIS CLOUD」にAI予知保全機能を追加。KDDIとの協業によりIoTデータとAIを組み合わせた故障予知サービスを展開。

化学プラントにAIを搭載した「自律型生産システム」を開発。プラント異常の予兆検知と運転条件の自動最適化により、年間100億円のコスト削減を見込む。

再生可能エネルギーの導入増加に対応し、AIによって配電系統の電圧をリアルタイムに最適制御するオンライン系統安定化システムを運用。電圧変動の自動調整で電力品質を維持。

全国26カ所の火力発電所にAI運用管理システムを導入する「デジタル発電所」構想を推進。センサーデータのAI異常検知により故障対応時間を約70%短縮し、姉崎発電所では40年間で約400億円のコスト削減を見込む。

富士通と共同で鉄道貨物車両のメンテナンス業務を支える「車両管理システム」を開発・展開。車両や部品の状態を一元管理し、タブレットでの検査電子化によりメンテナンスの省力化を実現。

グローバル本社とGoogle Cloudの戦略パートナーシップに基づき、日本のマクドナルド全店舗にGoogle Distributed Cloudを展開。厨房機器のIoTセンサーとAIによる故障予兆検知を構築。

Google Cloudとジョイントビジネスプラン（JBP）に合意し、AI・MLの最新技術を活用。約100ジャンルの業務でAI活用を優先順位付けして推進。

IoT/AI基盤を名古屋工場でモデル構築し、2025年までに国内外全12拠点のタイヤ工場へ導入する計画を推進。データ収集・解析時間を90%短縮し、不良品発生率を30%低減する効果を確認。

AI技術と設備診断エキスパートの知見を組み合わせた状態監視ソリューションを拡充。ワイヤレスセンサーとクラウドを活用し、工作機械や産業機械の予知保全をリモートで実現するサービスを2024年より提供開始。