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。

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。

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。

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。

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。

Azure OpenAIベースのAIマルチエージェントにより、SMT製造ラインの問題をわずか数分で原因究明・改善提案するシステムを開発。熟練者の思考プロセスを再現し2026年商品化予定。

生産設備の機器劣化を少量の学習データで高精度に推定する「物理モデル組み込みAI」を開発。従来のデータ駆動型AIの課題を克服し、産業機器やロボットの予防保全を実現。

日立製作所と協創し、工場の設備故障診断を支援するAIエージェントを開発。10秒以内に90%以上の精度で故障原因と対策を提示する実証に成功。

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。

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。

竹中工務店・アルモと共同で移動式クレーンの遠隔操作システム「CRANET」を開発し、約70km離れた建設現場のクレーンを遠隔操作する実証に成功。DeepXとはAIを利用したクレーン荷振れ抑制の自動化にも取り組む。

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。

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。

順天堂大学と共同でAIにおける深層学習技術を用いた「統合型AI分析システム」を構築し、末梢血液標本から骨髄増殖性腫瘍（血液がん）の高精度自動鑑別に成功。

製造装置の制御にディープラーニング（深層強化学習）を実装する概念検証を実施。レンズ調心装置でAIが人や従来プログラムを上回る高速・高精度な動作を実証。

オンデバイス学習AI機能を搭載したモーターコントローラーICを開発。クラウド不要で現場リアルタイムの故障予知を実現する超低消費電力AIチップ。