太陽電池の検査工程に生成AIとディープラーニングのハイブリッドアプローチを導入。奈良先端科学技術大学院大学との共同研究で未知の欠陥にも対応できる検知システムを開発し、工場への実装を実現。

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。

AI半導体向けに従来品比約2倍の静電容量を実現した新型MLCC（積層セラミックコンデンサー）を世界初開発。AIサーバー・データセンター向け部品の売上が急拡大し、検査工程へのAI導入で作業時間約30%削減も達成。

典型的ものづくり企業としてDXに取り組み、デジタル人材育成プログラムを2021年から推進。データサイエンスやAI活用の内製化を進め、製品検査の自動化や原価低減に向けたデジタル改革を実施。

Azure OpenAI Serviceをベースとした専用生成AI基盤「Y-Assistant」を自社開発し、全社約23万人の従業員を対象に2024年2月から本格導入。管理間接部門の生産性向上と販管費率の削減を推進している。

AI技術と設備診断エキスパートの知見を組み合わせた状態監視ソリューションを拡充。ワイヤレスセンサーとクラウドを活用し、工作機械や産業機械の予知保全をリモートで実現するサービスを2024年より提供開始。

自動車塗装ライン向けにAI/IoTシステム「i-Navistar」を開発。塗装設備の故障タイミング予測と品質不具合の原因特定を実現し、生産停止リスクを低減。

グループ会社ミネベア ソフトウェアソリューションズが独自開発の画像認識AIを活用したAI外観検査システムを展開。精密加工品や液体製品の外観検査を自動化する先進技術。

産総研特許技術「HLAC」を活用したAI外観検査で製造業の品質管理を支援。GPU不要のCPU動作で導入コストを抑制し、相川プレス工業では検査時間を約3分の1に短縮。

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。

エッジAI半導体IPコア「Efficiera」を開発し、1〜2ビットの極小量子化技術でGPU不要の超低消費電力AI推論を実現。家電・産業機器・監視カメラ等のエッジデバイスへのAI組込みを可能に。

流体特化の動画解析AI「DeepLiquid」を開発し、セーフィーのクラウド録画サービスと連携。工場の水処理施設やコンクリート品質管理等で異常検知を自動化。

東大松尾研発のAIスタートアップが150億パラメータの視覚言語モデル「NABLA-VL」を開発。製造業の外観検査AIやディープフェイク検知サービス「KeiganAI」も展開。

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。

ディープラーニングによる画像認識技術で製造業の外観検査を自動化。リコーと共同で、10〜100枚の良品画像から1mm未満の微細な傷も検出可能なAI検査サービスを開発。

セメント・コンクリート製造にAIを活用し、CO2排出量削減と品質最適化を推進。AI駆動のプロセス制御でエネルギー効率を改善し、セメント業界のデジタル変革をリード。

AI/MLを活用した収益成長管理（RGM）で数十億のデータポイントから価格・プロモーション最適化を自動化。14,000人のデータリテラシー研修と全社AI基礎研修を実施。

NVIDIAとの戦略的パートナーシップでAI技術の防衛応用を加速。宇宙・自律型ドローン・ISR（情報収集・監視・偵察）分野でAI主導のソリューションを展開。

大規模ボイラープラントのスタートアップ操作にAIガイダンスを導入し、熟練運転員と同等のボイラー昇圧操作を実現。AIによるプラント操業支援の新形態を実証。

製品検査用AIの訓練に画像生成AIを応用し、不良品検知AIの開発期間を4年から2〜3カ月に大幅短縮。事業部門が自ら操作できるツールも開発中。