ディープラーニングを活用した3D CT再構成ソフトウェア「AI Reconstruction」をリリース。高速で鮮明なCTスキャンを実現し、製造業の非破壊検査を革新。

スズキの全完成車工場にAI外観検査装置を順次導入。微少な塗装ムラやホコリを自動検知し、検査員を半減させる計画。

粘土瓦の外観検査自動化にAI検査システム「MENOU」を採用。目視検査のバラつきやヒューマンエラーを解消し、品質管理を高度化。

社内規格の確認作業を支援する生成AIシステムを導入。規格確認1回あたりの作業時間を5分から1分へ最大80%短縮。

AI画像処理ツール「Facilea」を開発し、空気圧機器や半導体製造装置の部品異常検知に活用。プログラミング不要で製造現場の検査を自動化。

ノーコードAI活用プラットフォームを内製し、検査工程などにプログラミング不要でAIサービスを導入可能に。生産現場のデジタル化を推進。

射出成形機向けAI機能「J-WiSe AI Molding Navigator」を開発。AIが成形条件を自動修正し、樹脂の粘度変化による不良を未然に防止する。

ルイジアナ州にAI搭載の3.5GW太陽光パネル製造工場を開設し、コンピュータビジョンと深層学習で製造中の欠陥を自動検出。予知保全やエネルギー予測にもAIを活用し、太陽光製造業のAI化を推進。

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。

タタ・モーターズがIndustry 4.0戦略としてAI・IoTを製造工程に全面導入。コボット（協働ロボット）による精密組立、AI外観検査による品質管理、AR/VR×AI技術による作業員訓練を推進。

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。

JLRがコベントリーのEV施設にBoston Dynamics製AIロボット犬「Rover」を導入。1日最大24回の自律巡回により高精度な設備点検を実現し、バッテリーテスト設備の安全監視を自動化。

AI構造解析ソフトウェア「msFineAnalysis AI」を開発し、約1億種の化合物構造から予測EIマススペクトルのAIライブラリを構築。2つのAI（メインAI・サポートAI）の相補的解析により、未知物質の構造を自動推定する世界初のGC-MS統合解析を実現。

ブレーキ部品工場にAIによる製品検査システムを導入し、検査工程での不良品排除を自動化。今後3年以内に国内4拠点への導入を完了し、最終的に国内外12拠点への展開を計画。

ノーコードAIプラットフォーム「TechSword Vision」を導入し、ギヤ検査の自動化を推進。非エンジニアでもマウス操作だけで画像認識AIを開発・エッジデバイスにインストールでき、検査工程のAI内製化を実現。

全社AI活用プロジェクトにより製造現場でのAI検査を推進。プリンター工場でラベル貼付検査をAI化し貼り忘れ・貼り間違いゼロを達成、インク吐出素子の穴形状検査では目視工数8割減と不良判定精度5ポイント向上を実現。

IoT/AI基盤を名古屋工場でモデル構築し、2025年までに国内外全12拠点のタイヤ工場へ導入する計画を推進。データ収集・解析時間を90%短縮し、不良品発生率を30%低減する効果を確認。

名古屋大学、アイクリスタルと共同でAIを活用したセラミック製品の高精度解析手法を開発。従来1～2週間かかっていた自動車排ガス浄化用セラミック製品の解析を最短1日に短縮。2024年度中に量産品の設計プロセスに組み込む計画。

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。

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。