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。

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。

日立製作所と協創し、工場設備の故障診断を支援するAIエージェントの試験運用を開始。10秒以内に90%以上の精度で故障原因と対策を回答。

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。

精密減速機の世界大手ナブテスコが新中期経営計画を策定し、AI・デジタル技術を活用した製品開発と生産効率化を推進。産業用ロボット向け精密減速機でAI需要に対応した供給体制の強化を計画。

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。

製錬設備の予知保全AIシステムを開発し、ニッケル工場と播磨事業所の国内2拠点に導入。熟練従業員の暗黙知と音響・振動・温度データを組み合わせた機械学習で故障の初期兆候を可視化し、設備の半数以上で成果を確認。

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。

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。

製錬設備の予知保全AIシステムを開発し国内2拠点に導入。全社横断データ活用基盤「DataPort」も構築し、2026年以降AI分析機能を拡充予定。

JDSCとDX戦略パートナーシップを締結しAI技術による物流・生産現場の課題解決を加速。2030年までに社員の10%をデータサイエンティストに育成する計画。

2026年度からAIによる焼成炉の自動運転を国内工場に本格導入。炉内温度・圧力データをAIに学習させ、熟練技術者不足に対応。

Azure OpenAIベースのAIマルチエージェントにより、SMT製造ラインの問題をわずか数分で原因究明・改善提案するシステムを開発。熟練者の思考プロセスを再現し2026年商品化予定。

生産設備の機器劣化を少量の学習データで高精度に推定する「物理モデル組み込みAI」を開発。従来のデータ駆動型AIの課題を克服し、産業機器やロボットの予防保全を実現。

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。

東大松尾研発スタートアップOllo社が開発した作業分析AI「Ollo Factory」を国内工場に導入。スマートフォンで撮影した作業動画をAIが自動分割・解析し、作業抜けを即時検出。

AI搭載トマト自動収穫ロボットの最新モデルを発表。ハードウェアと回路アーキテクチャを全面刷新し、量産・商用化に向けた開発を加速。オランダでの実証実験も開始。