ライト工業と共同で「曲がり削孔AIガイダンスシステム」を開発。ディープラーニングで2,000m以上の削孔データを学習し、経験の浅いオペレータでも削孔精度55%向上、作業時間20%削減を実現。

半導体製造装置向けセラミック部品の製造・検査工程にAIを導入し、製造リードタイムを約3分の1に短縮。人員あたりの生産性は従来比1.5倍に向上。

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。

ラーメンチェーンの丸千代山岡家がAmazon Bedrockなどで厨房オペレーションを効率化し、生成AIによる調理順序最適化システムを構築。提供時間を平均30秒削減し、スタッフのスキル習得期間を500日から350日に短縮した。

一次産業向けにAmazon Bedrock AgentCoreで「見守りエージェントAI」を構築し、人手不足と熟練知識の属人化を解決。見守り頻度を最大48倍に拡大し、生産者の工数を50%削減した。

信号通信設備の復旧支援に「鉄道版生成AI」を活用。新幹線・首都圏在来線でトラブル時の復旧時間を従来比で最大50%削減することを目指し、2025年度内の導入を計画する。

自社開発のIoTシステム「iXacs」と生成AIを組み合わせた「AI製造部長」を導入。IoTデータを自動解析し、課題をチャット形式で全員に共有。

アルムと共同開発した完全自動切削加工機「TTMC」の量産機を発売。AIソフト「TTMCブレイン」により金属加工の全12工程を完全自動化。

OpenAIとの戦略的連携を開始し、ChatGPT Enterpriseを全社員約8,300名に導入。2018〜2024年度にDX案件610件のPoCを実施し473件を実用化するDX推進力を活かし、生成AI活用を全社推進。

マリンDX機器を搭載した自動車専用船を発注し、AI画像認識と自動レーダー解析による自律運航システムを先行搭載。2026年3月竣工予定で、衝突・座礁回避をAIが自動支援。

コーナン商事はアシオットのAIoT自動検針サービス「A Smart」を導入し、既存メーターへの後付け方式で検針・点検業務を自動化。店舗設備管理のDXを推進。

生成AIを活用した開発支援機能を備えた「Epson RC+」開発環境を提供するとともに、可搬重量6kgの人協働ロボットを開発し2025年内に日本・欧州で販売開始。同クラス業界トップクラスの軽さ17kgの省スペース設計を実現。

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）とプロセスインフォマティクス（PI）を活用し、半導体製造装置の開発・立ち上げ期間を短縮。2027年夏完成予定の宮城新棟でAI・ロボットを先行導入し、生産能力3倍・年間約100億円のコスト削減を目指す。

自社開発の国産3D-LiDARを活用した移動体検知システム「イルミエル」を製品化し、三菱ふそうトラック・バスの中津工場で製造現場の動線解析実証実験を実施。作業者と車両の動きをリアルタイムで3D把握し、生産性向上に活用。

現場DXプラットフォーム「カミナシ」が全国17,000現場に導入。設備保全向けに生成AI機能を搭載し、音声やテキストから作業記録を自動下書きする「AI作業記録」とダッシュボードAI要約機能を提供。

溶接技術者不足に対応するためAI搭載の四足歩行造船ロボットを開発へ。船体内部の狭い空間でも自律移動・溶接作業を行えるロボットを目指す。

半導体切断装置の生産性を5割向上させAIメモリー（HBM）の大量処理に対応。生成AI用GPUとHBMのパッケージングで独占的供給ポジションを確立。

JR西日本と共同でAI異常検知システムを開発し、製造工程の異常を予兆段階で検知。つるがフイルム工場で10時間以上の復旧作業時間削減に貢献。

半導体切断装置（レーザーソー）の生産性を50%向上させ、AI用メモリーの大量処理に対応。AIチップの複雑化に伴う後工程の精密加工需要を取り込み、過去最高益を更新。

MES（製造実行システム）の標準化を軸に工場データのAI-Ready化を推進。生成AI環境を約4,000人が体験し、30%以上が日常業務で利用するまでにDXを加速。