化学メーカーのメックが、Amazon Bedrock AgentCore・S3 Vectors・Strands Agentsで情報検索エージェントを構築し、研究業務の情報検索を効率化した。約3週間で開発を完了。

設計・開発部門の図面/設計仕様の照合業務にManufacturing AIエージェントを導入。製造業の設計プロセスにおけるAI活用を本格化。

システムインテグレーターのアイネスがAmazon Bedrock Agentsでマルチエージェント構成の障害原因分析AIエージェント「FA3」を構築し、ガバメントクラウド運用での初動調査時間を従来の約10分の1に短縮した。

ITサービスのBTMがAmazon BedrockとStrands Agentsでシステム調査を自動化するAIエージェントを構築。従来半日かかっていたシステム調査を最短10分に短縮し、PMのトラブルシュート工数を95%削減した。

トンネル発破工事のAI支援システム「BLAIVE」を開発。AIが切羽観察データから最適な発破パターンを導出し、施工の見える化と効率化を実現。

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。

ヒューマノイドロボット市場の開拓に向け約100億円の戦略投資を実施し、波動歯車減速機の量産体制を整備。バックラッシュゼロ・位置決め精度±1秒角の超精密減速機が世界中のヒューマノイドロボットに採用されている。

燃料電池触媒の混合分散条件を自律探索するAIシステム「混合分散ROPES」を東京大学・金沢大学と共同開発。従来の試行錯誤と比較して探索効率を100倍以上に向上させ、NEDO委託事業として実用化を推進。

Google Cloudの生成AIとベクトル近傍探索を活用した類似図面検索システムを構築。Vertex AI Vector SearchとMultimodal Embeddings APIで図面の視覚的特徴を数値化し、Top5再現率80%以上の精度で設計・見積業務を効率化。

化学大手クラレがAI技術を研究開発に本格活用し、入社2年目の若手エンジニアがAIで最適配合を導き出して新材料開発に成功。2025年1月にはデジタルソリューション部を新設し、約7,000人のDX人材育成を推進。

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。

燈と共同開発した「AIプランコンシェルジュ」により、2,000以上のプランから敷地条件・要望・予算に合致する住宅プランを数秒で自動提案。2025年10月から全社展開。

月面探査スタートアップが中央大学と連携し、集団生成AIを活用した小型AIロボット群による月面溶岩チューブ探査ミッションの実現に向けた協力に合意。

製造現場の暗黙知をAIで形式知化する「知識駆動型DXプロジェクト」を本格始動。給水ユニット設計PoCで85%の精度を達成しリードタイム80%削減を実現。

日鉄ソリューションズ（NSSOL）はシステム開発AIエージェント「NSDevia」の提供を開始。要件定義書・設計書・テストケースなどのドキュメント作成をAIが支援し、既存システムのモダナイゼーションや保守運用の効率化を実現する。

住宅事業「ヘーベルハウス」で生成AIサービスモデルの構築を開始。住宅設計や顧客対応に生成AIを活用し、住宅業界のDXを推進。

日本IBMと共同で、ITシステム開発全体における生成AI活用の検証を実施。要件定義からテストまでの開発工程全体にAIを適用。

グループ全体で生成AIを活用し、材料の新規用途探索の自動化や製造現場の技術伝承に展開。6,000以上の用途候補を考案し、ある材料では候補選別の時間を従来の約40%に短縮。書類監査対応では年間1,820時間を短縮した。

農研機構（NARO）がスマート農業実証プロジェクトを通じ、AIアシストによる栽培技術の標準化と普及を推進。全国各地の実証圃場でロボットトラクター、ドローン、AI解析技術の効果検証を実施し、技術カタログとして成果を公開。