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5件の事例 / 全1942件 定量効果あり

クラレ(AI新材料開発)

2025

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。

若手エンジニアがAIで新材料開発成功、2026年内までに約7,000人のDX人材育成目標
製造業 設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

住友ゴム工業(IoT/AI工場基盤)

2024

IoT/AI基盤を名古屋工場でモデル構築し、2025年までに国内外全12拠点のタイヤ工場へ導入する計画を推進。データ収集・解析時間を90%短縮し、不良品発生率を30%低減する効果を確認。

データ収集・解析時間90%短縮、不良品発生率30%低減
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

横浜ゴム

2024

独自のAI利活用フレームワーク「HAICoLab」で人とAIの協奏によるタイヤ開発革新を推進。XAI(説明可能なAI)によるタイヤ設計支援システムで経験の浅い技術者の設計を支援。

日本ゴム協会賞受賞(2024年5月)
製造業 品質管理・検査設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

三菱重工業

2024

Google CloudのVertex AIを活用し、航空機製造におけるシール材料の需要予測を最適化。月間廃棄額を95%以上削減し、2023年7月には廃棄ゼロを達成。

月間廃棄額95%以上削減(数百万円→10万円以下)、予測所要時間40時間→10分、2023年7月に廃棄ゼロ達成
製造業 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

神戸製鋼所(AI高炉操業)

2022

AIによる高炉の炉熱予測システムを開発し加古川製鉄所で運用開始。5時間先の溶銑温度を高精度で自動予測し、操業トラブルの未然防止を実現。

5時間先の溶銑温度を高精度予測、操業トラブル未然防止
製造業 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知