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。

ALGO ARTISのAI最適化ソリューション「Optium」を内航船配船計画に導入し、2025年4月から本格運用。年間4,000航海の複雑な配船計画の業務効率を約20%改善し、燃料消費量約5%削減を見込む。

製造プロセスの効率化と再生可能エネルギーの活用により、CO2排出量を約35%削減する環境配慮型炭素繊維製品ブランド「Tenax Next」を立ち上げ。AIやDXを活用した製造工程の最適化で、環境負荷低減と品質維持を両立。

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。

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。

地域冷暖房施設向けにAIによる翌日最適運転計画を自動立案するシステム「S-pAilot」を開発。気象予報からの熱需要予測により従来比CO2排出量11%削減を達成。

国内セメント業界初のAI配船計画最適化システムの運用を開始。10の1400乗通りの組み合わせから最適な配船計画をAIが自動算出。

トンネル発破工事のAI支援システム「BLAIVE」を開発。地質評価データから最適な火薬量・穿孔本数・発破パターンを自動算出し、余掘り量の低減と技術継承を実現。

MTI・グリッドと共同で自動車専用船の配船計画をAIで自動化・最適化するシステムを開発し、2025年7月から本格運用を開始。数カ月先までの最大数百万通りの配船を10分程度で試算し、最適な計画を作成。

半導体の後工程向けに革新的な実装技術を開発。レーザー照射でチップを直接基板に載せる方式で工程を短縮し、AI向け半導体材料の増産に56年ぶりの新工場も建設。

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。

アクセンチュアと共同でAIと最適化モデルを活用したタンクローリー配車計画システムを開発し、12月から本格導入。1日約5,000件のオーダーに対する配車計画作成時間を25%削減。

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。

エイシングと共同で熱源機器の最適制御AIを開発。東京都のGX関連産業支援事業にも採択され、TAKANAWA GATEWAY CITYへの導入も決定。エネルギー効率の最適化とCO2削減に貢献。

全国188拠点・約1万台にAIドラレコ解析システムを導入。走行映像をAIが解析してドライバーの運転傾向を分析し、安全運転指導の標準化と事故防止を推進。

配送ルート最適化AI「Loogia」を開発・提供し、西濃運輸との共同実証実験で約20%の配達時間削減を目指す。1000万回分の走行データをAIが分析し、最適な配送ルートを自動算出する。

調和技研と共同開発したAI配送ルート最適化システムにより、47万世帯への宅配配送効率を7%向上。従来3ヶ月かかっていたルート再編がAIで短時間化。

高知県が産学官連携でIoP（Internet of Plants）プロジェクトを推進。IoPクラウド「SAWACHI」でナス・ピーマン等の施設園芸データを一元管理し、約1,150農家が活用。環境制御技術の導入率は主要品目で約60%に到達。

北海道更別村がデジタル田園都市国家構想の採択を受け、無人トラクターやドローンによるスマート農業、自動運転車両による移動サービス等を包括的に展開。ロボットトラクター導入で収穫作業の労働時間25%削減を達成。

北海道岩見沢市がローカル5Gを活用した自動運転トラクターの遠隔監視制御を実施。3台の農機同時自動運転で全体農家作業の25%削減を達成。北海道大学・NTTグループとの産学官連携で世界トップレベルのスマート農業を実現。