半導体製造装置向けセラミック部品の製造・検査工程にAIを導入し、製造リードタイムを約3分の1に短縮。人員あたりの生産性は従来比1.5倍に向上。

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。

日立製作所と協創し、工場設備の故障診断を支援するAIエージェントの試験運用を開始。10秒以内に90%以上の精度で故障原因と対策を回答。

伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）と共同で、マルチモーダルAIエージェントを活用した品質管理の高度化に向けた研究を開始。熟練技能者のノウハウをAIに組み込む。

フィギュア「ねんどろいど」の面相パーツ検査にAI外観検査「MENOU」を導入。検査精度99.2%を達成し、検査基準の統一化と省人化を実現。

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。

インフラ協調型の自動運転支援システムを開発し、信号機やカメラ・LiDARから得たデータをAI画像処理で解析。自動運転車の進路上のオブジェクトを検出し衝突リスクを算出して危険情報を提供。交通データの無線送信で自動運転活用も視野に。

製錬設備の予知保全AIシステムを開発し、ニッケル工場と播磨事業所の国内2拠点に導入。熟練従業員の暗黙知と音響・振動・温度データを組み合わせた機械学習で故障の初期兆候を可視化し、設備の半数以上で成果を確認。

「アロンアルフア」で知られる化学メーカーが、社内情報を自然言語で検索できるAIチャットツールを自社開発。セキュリティ対策として専用クラウド環境で運用し、社員の定型業務効率化とアイデア創出を支援。

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。

自社開発の国産3D-LiDARを活用した移動体検知システム「イルミエル」を製品化し、三菱ふそうトラック・バスの中津工場で製造現場の動線解析実証実験を実施。作業者と車両の動きをリアルタイムで3D把握し、生産性向上に活用。

生成AIを活用した品質トラブル参照アプリケーションを自社開発し、約4,000件の品質トラブルデータの可視化と要約機能を実現。国内5,000名以上の設計・製造・品質保証担当者に展開し、情報要約を約30秒で完了可能にした。

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。

JR西日本開発のAI検品ソリューションをスパンボンド不織布の検品工程に導入。画像解析AI技術の応用で検品件数を96%削減し、年間1,000時間以上の作業時間削減を実現。

グループ全社規模のRAG基盤をわずか2週間で構築。400TBのファイルサーバと180万文書に対応し、約29万人が利用可能な社内ナレッジ活用環境を実現。

JR西日本と共同でAI異常検知システムを開発し、製造工程の異常を予兆段階で検知。つるがフイルム工場で10時間以上の復旧作業時間削減に貢献。

製錬設備の予知保全AIシステムを開発し国内2拠点に導入。全社横断データ活用基盤「DataPort」も構築し、2026年以降AI分析機能を拡充予定。