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。

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。経験やスキルに関わらず必要なデータにたどり着ける仕組みで、国内約5,000名以上の社員に2025年6月から展開。

MedHub-AI社のプログラム医療機器「AutocathFFR」の日本国内販売契約を締結。AI技術により冠動脈造影画像から37秒でFFR値を自動算出し、心臓カテーテル検査の低侵襲化を実現。

ドーバーがDigital Labsに約150名のソフトウェア開発者・データサイエンティストを配置し、IoT×ML×AIのコネクテッド産業製品とSaaSサービスを開発。製品トレーサビリティ、偽造防止、車両損傷分析など認証済みソリューションを展開。

BYDがXUANJI AIラージモデルを発表し、全車両領域へのAI技術適用を業界初で実現。西安工場では約97%の自動化率を達成し、AI品質管理によりバッテリー欠陥率40%削減・寿命20%向上を実現。

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。

モバイルAIビジョンシステム（MAIVS）を世界20工場・325ステーションに展開し年間6,000万件以上の検査を実施。J.D.Power品質ランキングで14位上昇しNo.9に。

画像生成AIを活用し、不良品検査AIシステムの開発期間を最良ケースで4年から2〜3カ月に短縮。教師データ不足の課題を克服し、製造現場の自動検査を加速。

DataRobotの生成AIソリューションを導入し、製造品質の要因解析と改善提案を自動化。検査装置の取扱説明チャットボットも開発し、モノづくりの新たなステージを推進。

NVIDIAと手術向けAIの加速・スケール化で連携を2024年3月に発表。NVIDIA IGXエッジコンピューティングとHoloscanプラットフォームを活用し、手術映像のリアルタイムAI分析と文書化の自動化を推進。

RSNA 2024で40以上のAI対応イノベーションを展示。FDA認可済みAI搭載医療機器は80件で業界最多。Deep Learning画像再構成やAI駆動型PACSプラットフォームで放射線科の業務効率化を推進。

レーゲンスブルク工場でAIによる品質検査パイロットプロジェクト「GenAI4Q」を実施。1日約1,400台の車両に対しAIが最適な検査項目を推奨。