戦略の棚会社
ダイキン工業のAI戦略機械・ロボット
AI・データ活用を担う人材を、社内育成と社外採用で増やす方針です。報道では、AIデータセンター向けの大型圧縮機を日本主導で開発しています。
AIが自動でまとめたもの（2026年10月28日）
ダイキン工業のAIの取り組みについて、集めた報道と会社自身の発表を新しい順に積み上げたページです。報道と発表を分けて示し、同業の動きと並べて読めます。
最終更新 2026年11月7日最新の報道 2026年9月2日最新の発表 2026年6月24日集めた期間 2026年5月11日〜
最近の報道と発表から
このライブラリーが集めた報道と、会社自身の発表（有価証券報告書・決算説明などの資料と、発表・リリース）から、ダイキン工業のAIの取り組みを新しい順に並べています。網羅しているわけではありません。報道は報道機関の記事で、会社が発表していない内容も含まれます。報道の行は、記事の本文からAIが取り出したその会社の動きです。日付は報道日・資料の日付です。
2026年9月1日
報道台湾での事業を拡大する 新しい事業・収益源展開
出典 Nikkei Asia
2026年8月25日
報道メキシコにデータセンター冷却設備の新工場を建設する 土台を持ちにいく展開
出典 日本経済新聞
2026年6月30日
報道AIデータセンター向け大型ターボ圧縮機を開発する 新しい事業・収益源試行
出典 daikin.co.jp
2026年6月24日
発表AI分野の技術開発を担う人材を、対象者を選抜する育成策を通じて育成している。 人と組織を組み替える展開
出典 有価証券報告書－第123期(2025/04/01－2026/03/31)（p.18）
2026年6月24日
発表デジタル人材を育成し、機械学習やAI応用まで幅広く学ぶ教育を行う。 人と組織を組み替える展開
出典 有価証券報告書－第123期(2025/04/01－2026/03/31)（p.19）
2026年6月24日
発表AI・データ活用を推進する人材・体制を強化し、社内育成と社外採用でグローバルのデジタル人材を増やす。 人と組織を組み替える構想
出典 有価証券報告書－第123期(2025/04/01－2026/03/31)（p.23）
2026年6月24日
発表情報技術大学で機械学習やAI応用を含む教育を行い、AI・IoTを活用してイノベーションを生み出す人材を育成する。 人と組織を組み替える展開
出典 有価証券報告書－第123期(2025/04/01－2026/03/31)（p.23）
同業と並べる機械・ロボット・7社
同じ業界で、会社自身の資料にAIの取り組みが書かれている会社を並べ、テーマごとの数を比べています。
数は、各社が出した資料（有価証券報告書・統合報告書・決算説明資料など）の中で、AIの取り組みを書いた文の数です。並べた7社の資料は2025年3月〜2026年6月のもの（合わせて13本・92件）。
| 会社 | 製品・サービスへの組み込み | 人材・組織・体制 | ガバナンス・リスク管理 | 製造・現場・物流 | 社内業務の効率化 | 研究開発・設計 | AI基盤・データ・計算資源 | 投資・提携・買収 | 新規事業・収益化 | 合計 | 最新 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ダイキン工業国内 | 8 | 1 | 1 | 10 | 6月24日 | ||||||
| 安川電機国内 | 10 | 2 | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | 1 | 2 | 22 | 5月25日 |
| オムロン国内 | 7 | 5 | 6 | 1 | 1 | 1 | 21 | 6月22日 | |||
| ファナック国内 | 12 | 2 | 1 | 15 | 6月22日 | ||||||
| 三菱重工業国内 | 5 | 3 | 3 | 11 | 6月24日 | ||||||
| 小松製作所国内 | 5 | 1 | 1 | 7 | 6月18日 | ||||||
| クボタ国内 | 4 | 1 | 1 | 6 | 3月16日 |
構想・試行展開成果（テーマごとに、いちばん進んだ段階）
数は、会社自身の資料からAIに関わる文として取り出した数です（テーマ・段階は文からの判定）。資料の出し方・頻度は会社によって違います。
集めたニュースでの登場週ごと・2026年5月11日〜2026年11月7日
このライブラリーが毎朝集めているニュースのうち、社名が出た記事の数です。世の中の報道の総量ではありません。並べた会社は「同業と並べる」の表と同じ会社（6社）です。棒の高さは会社ごとの目盛りで、推移の形を比べられます（「同じ目盛り」に切り替えると、数の差が見えます）。
会社自身の発表の記録新しい順・10件
ダイキン工業自身の資料（有価証券報告書・決算説明など）から、AIに関わる文をそのまま引いています。色の札は「何を変えるか」、点線の札は「どこまで来たか」で、どちらも文からの判定です（会社がそう名乗っているわけではありません）。
2026年6月24日
発表AI分野の技術開発を担う人材を、対象者を選抜する育成策を通じて育成している。 人と組織を組み替える展開
「AI分野の技術開発などを担う人材を育成する「ダイキン情報技術大学」など、必要な領域ごとに対象者を選抜した多様な育成策を展開しております。」
人材・組織・体制・出典 有価証券報告書－第123期(2025/04/01－2026/03/31)（p.18）
2026年6月24日
発表デジタル人材を育成し、機械学習やAI応用まで幅広く学ぶ教育を行う。 人と組織を組み替える展開
「・産業構造や社会構造の大きな変革期に対応するためのデジタル人材育成 ・数学などの基礎知識からプログラミング、機械学習やAI応用まで幅広い教育」
人材・組織・体制・出典 有価証券報告書－第123期(2025/04/01－2026/03/31)（p.19）
2026年6月24日
発表AI・データ活用を推進する人材・体制を強化し、社内育成と社外採用でグローバルのデジタル人材を増やす。 人と組織を組み替える構想
「「FUSION30」達成に向けたAI・データ活用テーマを強力に推進するため、デジタル推進機能（人材・体制）の強化を行います。グローバルグループで「デジタル人材 約3,500人（2025年度 約2,500人）」を目標と定め、社内人材の育成や社外からの採用を実施していきます。」
人材・組織・体制・出典 有価証券報告書－第123期(2025/04/01－2026/03/31)（p.23）
2026年6月24日
発表情報技術大学で機械学習やAI応用を含む教育を行い、AI・IoTを活用してイノベーションを生み出す人材を育成する。 人と組織を組み替える展開
「産業構造や社会構造の大きな変革期に対応するため、「デジタル人材」を育成する「ダイキン情報技術大学」を設立しました。大阪大学を中心とした教育機関、先端研究機関などの講師を招いて、数学などの基礎知識からプログラミング、機械学習やAI応用まで幅広い教育を行っております。」
人材・組織・体制・出典 有価証券報告書－第123期(2025/04/01－2026/03/31)（p.23）
2026年6月24日
発表管理職や社員、新入社員を育成し、デジタル人材を増やす。 人と組織を組み替える成果
「管理職、既存社員、新入社員それぞれの育成を加速し、2025年度末にダイキン情報技術大学におけるデジタル人材約2,000人の育成目標を達成しました。」
人材・組織・体制・出典 有価証券報告書－第123期(2025/04/01－2026/03/31)（p.23）
2026年6月24日
発表工場設備の故障診断をAIエージェントで支援する。 今の仕事を速く・安く試行
「業務用空調機器を生産する堺製作所臨海工場において、工場設備の故障診断を支援するAIエージェントの実用化に向けた試験運用を、株式会社日立製作所様と共同で実施しました。」
製造・現場・物流・出典 有価証券報告書－第123期(2025/04/01－2026/03/31)（p.33）
2026年6月24日
発表AIを活用したエネルギーの効率利用と新サービスの創出を目指している。 新しい事業・収益源構想
「同社は空調事業での協力取引先であり、AIを活用したエネルギーの効率利用化や新サービス創出のため、株式を保有しております。」
投資・提携・買収・出典 有価証券報告書－第123期(2025/04/01－2026/03/31)（p.98）
2025年6月25日
発表社員に基礎知識から機械学習やAI応用までを教育し、デジタル人材を育成する。 人と組織を組み替える展開
「・数学などの基礎知識からプログラミング、機械学習やAI応用まで幅広い教育」
人材・組織・体制・出典 有価証券報告書－第122期(2024/04/01－2025/03/31)（p.20）
2025年6月25日
発表教育を修了した新入社員を各部門に配属し、デジタル技術を使った新事業創出や業務効率化に取り組んでいる。 今の仕事を速く・安く展開
「2024年度末までに２年間の教育を修了した新入社員約490人を各部門に配属し、デジタル技術を核とした新たな事業創出テーマ、業務プロセスの効率化テーマに取り組んでおります。」
人材・組織・体制・出典 有価証券報告書－第122期(2024/04/01－2025/03/31)（p.25）
2025年6月25日
発表管理職・既存社員・新入社員の育成を進め、デジタル人材を増やしている。 人と組織を組み替える展開
「管理職、既存社員、新入社員それぞれの育成を加速し、2024年度末にデジタル人材約1,800人の育成を達成しました。現在は2025年度末までに2,000人の育成を目標に取り組みを進めております。」
人材・組織・体制・出典 有価証券報告書－第122期(2024/04/01－2025/03/31)（p.25）
報道の要点新しい順・3件
集めた記事の本文から、ダイキン工業自身のAIに関わる動きを、AIが取り出したものです（人は確かめていません）。同じ動きを伝えた記事は1つにまとめ、日付は最初に伝えた記事の日です。括弧の中は、実際に動いた子会社です。札は発表の記録と同じく、本文からの判定です。
2026年9月1日
報道台湾での事業を拡大する 新しい事業・収益源展開
出典 Nikkei Asia「味の素とダイキン、台湾との半導体材料連携を強化」（9月1日）
2026年8月25日
報道メキシコにデータセンター冷却設備の新工場を建設する 土台を持ちにいく展開
時期 2027年初・30年度に8000億円・25年度から5倍以上
出典 日本経済新聞「ダイキン、メキシコにデータセンター冷却の新工場 売上高8000億円へ - 日本経済新聞」（8月25日）
2026年6月30日
報道AIデータセンター向け大型ターボ圧縮機を開発する 新しい事業・収益源試行
時期 2026年6月現在・「2024年に第3世代が市場展開され、現在は第4世代の開発を進めています」・「第4世代では内製化しています（開発中、2026年6月現在）」
出典 daikin.co.jp「ダイキン、AIデータセンター向け大型圧縮機を日本主導で開発」（6月30日）
つながり
集めた記事で一緒に名前が出たものと、同じ業界の会社です。課題の種は、AIが書いた挑戦案です（実際の事例ではありません）。
このページについて
- 作り方
- 会社自身の資料（有価証券報告書・決算説明など）からAIに関わる文を自動で取り出し、毎朝集めるニュースの社名の出方と合わせて積んでいます。集めた範囲の記録で、会社の方針のすべてではありません。人は内容を確かめていません。
- 報道と発表
- 出典が会社自身（資料・ニュースリリース・公式サイト）なら「発表」、それ以外の媒体なら「報道」の札を付けています。報道には、会社が発表していない内容（取材による報道・観測記事）も含まれます。
- 報道の要点
- 集めた記事の本文から、その会社自身のAIに関わる動きをAIが取り出したものです。記事が別の会社の話と判定されたときは、この会社の記事（最近の記事・登場の推移・つながり）に数えていません。
- 札
- 「何を変えるか」「どこまで来たか」「テーマ」は、文からの判定です。
- 同業
- 同じ業界で、会社自身の資料にAIの取り組みが書かれている会社が3社以上あるときだけ並べます。3社に満たないときは、同じくくり（製造業・金融など）の会社を足して並べます。
- 日付と更新
- 日付は報道日・資料の日付。毎朝更新、最終更新 2026年11月7日。
- このライブラリー
- AI戦略ライブラリーは、AI戦略実践プロジェクトの一環で作っています。 プロジェクトは、事業を動かす方々がAIを前提にした戦略を実際に作り・動かす実践の場で、月1回のセッションがあります（参加費とお申し込み）。 ほかの会社は戦略の棚から。