在制造业领域，日本利用AI科技助力质量检测与生产优化。为提升车辆质检精准度，避免误差和过度检测，日本汽车（汽车行业分析报告）企业运用了搭载深度学习人工智能技术的外观和图像检测系统。这种系统通过颜色强度使差异可视化，能够将质检误差率从32%降低到0%，过度检测率从35%降低到8%。依托这一技术，车企能够实现检验人员数量减半，不仅节约了成本，更是提高了运营效率。而在自动驾驶传感器所用的半导体激光设备检测工序中，日本制造商引进人工智能技术，将此前的目视检查变成系统筛查，过去50万件商品需要6名工作人员工作10天才能完成，如今同样的工作量，工作时长可以削减40%。从AI技术在制造业质检工序中的应用看，以往劳动密集型的业务朝自动化方向转变，既减轻了员工负担，又提高了利润，最重要的是极大程度提高了质检的精准度，可谓一举多得。事实上，人工智能辅助质量检测工作不仅可以用于汽车、半导体设备等高端领域，在预制食品中使用的分割蔬菜检测过程，也有企业使用了人工智能技术，使整个流程更加卫生、安全、高效。
AI科技不仅可以帮助企业进行产品质量检测，还能使整个生产流程更加科学有序。日本兵库县的一家酿造企业此前通过产品出库情况确定生产计划，然而此种估算方式造成的误差较大，会导致库存过剩或短缺。此外，由于运输地点分散，产品种类、数量众多，按出库情况估算还会耗费大量人力和时间。引进人工智能技术后，生产计划通过模型预测的形式实现，较传统方式更为精准高效，今后该企业还计划将其运用在原料估算领域。日本一家工程公司则将AI技术用于工程进度和可行性评估，该技术在设计阶段即可通过3D CAD模型检测可能出现进度延迟的部分，帮助识别检测施工期间可能发生的风险隐患，帮助企业提前做好应对准备，切实提升生产力和安全性。相比之下，传统评估模式则完全依赖工程师的经验和专业知识作为判断依据，其全面性、精准性难以保障，也往往需要更高的时间和人力成本。
在农业领域，日本企业也在积极探索AI科技和物联网的联合使用。日本部分农业企业正在试验具备AI和物联网技术的新一代温室园艺系统。据称，该系统可以根据农户需求进行农作物种植的参数设置，监测温湿度变化，并预测农作物的收获时间和产量，还可以远程控制采集等。未来这一系统有望“并联”成为农业操控平台，通过云端系统集中管理多个温室的农作物种植生产，大规模提升作物生产效率，促进本地能源、农业经济循环发展。
在教育领域，日本企业也在广泛尝试应用人工智能技术。部分教育集团在其学习能力诊断系统中运用AI技术，以提升评估效率。传统的学生学习能力评估通过卷面考试完成，每个科目都要占用数小时时间。而在AI技术加持下，学生仅需花费十分之一的时间，在平板电脑上完成AI设计的多项选择题测试，即可直观获得关于学习薄弱环节的评估。该系统还能根据评估结果自动给出针对性建议，推荐相关课程。