イトーキ(AI経営モデル)
「AI経営モデル」へ転換し、3つのAIエージェント「ITOKI OFFICE AI AGENTS」を発表。全社約4,000人がAI経営に挑戦し、家具メーカーからAI駆動企業への変革を推進。
アルプスアルパイン
オムロン・清水建設・日本IBMと共同で視覚障害者向け自律型ナビゲーションロボット「AIスーツケース」を開発。大阪・関西万博で2025年4月~10月の長期実証を実施し、複数台同時運用による社会実装モデルを検証。
日本車輌製造
JR東海の子会社である日本車輌製造が、工場内で走る大型運搬車向けの自動運転システムを開発。遠隔で行き先を指定すれば最高時速15kmで目的地まで走行でき、熟練運転技術が必要な製鉄所等での省力化に貢献。
日本信号
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。
堀場製作所
燃料電池触媒の混合分散条件を自律探索するAIシステム「混合分散ROPES」を東京大学・金沢大学と共同開発。従来の試行錯誤と比較して探索効率を100倍以上に向上させ、NEDO委託事業として実用化を推進。
TOYO TIRE
タイヤ設計基盤技術を高度化する新技術体系「THiiiNK」を発表。材料技術・シミュレーション技術・デザイン技術の3つを統合し、大阪大学と共同開発した生成AIをタイヤデザインに適用。新スーパーコンピュータ導入で計算時間を半減。
小糸製作所
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。
ニチレイフーズ
ニチレイ・アイスが日立のAI活用サプライチェーン計画最適化システムを導入。包装氷の生産・輸送・在庫の3計画を統合最適化し、計画立案時間を約70%削減。
ヤマハ発動機
精密農業を新たな成長事業に位置づけ、AIデータ解析のThe Yield社(豪州)とロボティクスのRobotics Plus社(NZ)を買収。米国に統括新会社「Yamaha Agriculture」を設立。
関西ペイント
自動車補修用コンピューター調色システム「AIカラーシステム」に機械学習エンジンを搭載。ビッグデータから最適な調色配合を予測し、調色精度を大幅向上。
住友ゴム工業(EV用タイヤAIシミュレーション)
EV向け次世代タイヤ開発に向け、タイヤ付近の気流をAIで分析・可視化するシミュレーション技術を開発。空力特性の最適化にAIを活用。
カルビー(AI生産スケジューラ)
AI×SaaS生産スケジューラ「最適ワークス」を湖南工場に導入。生産計画の立案・修正業務の負荷を軽減し、属人化リスクを解消。
カナデビア(旧日立造船)
ごみ焼却発電施設にAIを活用した完全自動燃焼制御を開発。無人運転(レベル4)を実現し、燃焼異常時間を半減、手動操作も半減させた。
ダイセル
化学プラントにAIを搭載した「自律型生産システム」を開発。プラント異常の予兆検知と運転条件の自動最適化により、年間100億円のコスト削減を見込む。
ダイフク(物流完全無人化構想)
マテリアルハンドリング世界シェアNo.1のダイフクが、2030年までに「物流の完全無人化」を目指す長期ビジョンを策定。AIを活用したビークルの最適ルート探索と効率的な運行を実現し、半導体工場向け搬送システムでの展開を推進。
コベルコ建機
重機の遠隔操作・自動運転ソリューション「K-DIVE」を開発し、仮想現実とAIの融合で遅延0.1秒以内の遠隔操作を実現。AI振動データ分析による予測保守で故障率20~30%削減。ICT建機として3Dマシンガイダンス標準装備の新世代ショベルも発売。
酒井重工業
JIG-SAWと共同で道路舗装用ロードローラーの自動運転システム「ARMs」を開発し、2024年10月に受注を開始。大林組、清水建設、大成建設など大手ゼネコン6社が開発プロジェクトに参画する業界標準機を目指す。
タダノ
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。
矢崎総業(ロボット動作プランAI)
NECと共同で産業用ロボットの動作プランをAIで自動生成するシステムを開発。ワイヤーハーネス製造における複数ロボットの動作計画をAIとシミュレーターの連携で自動化し、ティーチング作業を従来40日から1日に短縮。
チューリング(Turing)
完全自動運転の実現を目指すスタートアップが、日本初の自動運転向け生成世界モデル「Terra」を開発。約1500時間の走行データを学習し、リアルな運転シーンの予測を可能に。