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。

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。

先端半導体パッケージ向けの多層セラミックコア基板を開発し、AI半導体の大型化に伴うパッケージ基板の反り問題を解決。従来の有機コア基板より高い曲げ強度を実現し、2026年に長崎新工場を設立してAIデータセンター向けに商用化を計画。

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。

AMD EPYCプロセッサ搭載のハイパフォーマンスコンピューティング環境を導入し、コネクタの設計シミュレーション解析時間を大幅短縮。AI利活用も見据えた計算基盤を整備し、設計品質の向上と業務効率の最適化を推進。

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。

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。

経済産業省・NEDOの「GENIAC」プロジェクトにおいて、生成AI開発加速に向けた新たなデータセット構築事業に採択。マーケティングリサーチの知見を活かし、日本語AI基盤の強化に貢献。

新型車両「13000系」のデザイン開発に生成AIを活用。スケッチから3Dモデルを生成AIに学習させ、数千のバリエーションを出力してデザインを選定・洗練する手法を採用し、2026年3月に営業運転を開始。

独自の130億パラメータLLMを活用し、デクセリアルズの新規用途探索に生成AIを導入。特許・論文・ニュース等のデータから技術シーズと市場ニーズの双方向マッチングを実現。

自動車のフロントデザイン開発に生成AIを活用し、歩行者保護性能も考慮した修正案をAIが自動生成。デザイン開発期間を40%以上短縮する見込み。

コーセーと慶應義塾大学は共同で、主観を排除した「教師なし距離学習モデル」によるリップメークトレンド自動解析技術を開発。従来必要だった人手によるラベル付けを不要にし、客観的なトレンド分析を実現した。

ポーラ化成工業は化粧品開発支援AIシステム「AIM POLAR」を開発。感触設計AIと品質予測AIにより、試作回数を大幅に削減しながら、パーソナライズ化粧品の実現に向けた処方設計の高速化を推進している。

カプコンがGoogle Cloudの生成AI（Gemini Pro/Flash、Imagen 2）を活用し、ゲーム開発におけるオブジェクトのアイデア出しを自動化。1タイトルあたり数十万件必要なアイデアの生成を、数分から数秒に高速化した。

マクロミルは経産省・NEDOの「GENIAC」プロジェクトに採択され、約3万人の調査参加者を対象とした100万件規模のQA対話データセット構築事業を開始。生成AI開発に必要な日本語データの大規模構築に取り組む。

医療用XRソフトウェア「Holoeyes MD」でCT/MRIデータを3Dモデル化し、VR/MR空間で手術シミュレーション・術中ナビゲーションを実現。Apple Vision Proにも対応し、約60施設に導入。

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。

燈株式会社と共同開発した「AIプランコンシェルジュ ver.1」を全国の戸建住宅営業に導入。AIが顧客ニーズに応じた住宅プランをリアルタイムで提案。

富士通と共同で銀行システムのバージョンアップに生成AIを適用し、生産性向上を実現。レガシーシステムの移行効率化に成功。

機密性の高いデータを安全にプライベート領域で管理し、オンデマンドに生成AIを利活用可能な「Fujitsu クラウドサービス Generative AI Platform」を提供開始。