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。

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。

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。

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。

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。

Daimler TruckはTorc Robotics（子会社）と連携し、SAEレベル4の自律走行トラックの実用化を推進。Freightliner Cascadiaプラットフォームに自律走行技術を統合し、2024年にテキサスで無人テスト走行に成功。

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。

超小型AI衛星Φsat-2を2024年8月に打ち上げ、軌道上でリアルタイムAI画像処理を実証。雲検出、海洋異常検知、野火検知、船舶検出など6つのAIアプリケーションを宇宙で実行し、軌道上でのAIモデル更新にも成功。

コネクタの放射電磁界予測にAI（機械学習）を適用し、従来数十分かかっていた数値解析を数秒で完了する技術を開発。プリント基板を対象に機械学習を用い始め、1～2年以内にコネクタの設計・電磁波対策への本格活用を計画。

企業間でAI学習用の実験データを共有し、合成ゴムの物性予測AIモデルの精度向上を実証。米国グループ企業ZCLPとの間で独自変換プログラムにより7,000水準以上の配合データベースを構築し、秘密計算技術の実装も検討。

燈と協働し、長谷工版BIMと生成AI技術を組み合わせた国内初のシステムを構築。建設現場でのBIMデータ活用を生成AIで高度化し、施工プロセスの効率化を推進。

東大発AIスタートアップが「ミッションクリティカルAI」を標榜し、自動運転の車載カメラ認識システムをマクニカ・NVIDIAと共同開発。説明可能AI（XAI）技術にも強み。

宇宙用汎用作業ロボットを開発するスタートアップが、自社開発衛星SC1の宇宙実証に成功。ISS船外でのロボットアーム技術実証も完了し、宇宙作業コストの100分の1削減を目指す。

Amazon Web Servicesとパートナーシップを締結し、クラウドと生成AIを活用した医療DXを推進。AWS上での医療データ解析やAIモデル開発を加速し、大学医学部における先端的なデジタル医療研究を展開。

膀胱内視鏡診断支援AIを開発し、感度94.3%・特異度99.4%・正解率98.3%を達成。泌尿器科専門医の診断精度を上回り、医療AI分野での基礎研究成果の社会実装を推進。月面自律AIロボットの開発も展開。

IBMおよび英国Hartree Centreと連携し、AIと量子コンピューティングを活用した医療研究を推進。AI患者ケア分析とてんかん治療の量子コンピューティング研究の2プロジェクトを展開。

KDDIと大規模言語モデル（LLM）に関する共同研究を開始。NICTの600億件超のWebページデータとKDDIのハルシネーション抑制技術を組み合わせ、高性能な日本語LLMの開発を推進。

生成AIモデル（CycleGAN）を用いて健常者のMRI脳画像を統合失調症患者の脳画像に変換する技術を開発。併存疾患シミュレーションや疾患進行予測への応用を実証し、精神疾患の新たな診断法開拓に貢献。

エコナビスタと業務提携し、認知症予測AIモデルと脳健康チェックツール「のうKNOW」を活用して高齢者施設での認知機能変化の早期検出実証実験を開始。認知症エコシステムの構築を目指す。

HEROZと共同で保険業界向けの独自LLM・VLMの基盤構築に着手。グループ独自データとオープンデータを組み合わせ、AIによるヒヤリハット自動検出などのリスクソリューション開発を目指す。