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。

MO360デジタルエコシステムにAIとデジタルツインを統合し、次世代スマート工場を推進。ChatGPTを製造現場に導入し、生産効率の向上とコスト10%削減を目指す。

製造業向け「外観検査AIパッケージ」を従量課金制で提供開始。AI判定回数に応じた課金モデルにより、中小製造業でも導入しやすい仕組みを構築。

花王は深層学習を用いた独自の肌評価AI「Kirei肌AI」を開発。熟練の専門判定者の目視評価を学習し、化粧感や肌年齢、透明感などの肌印象を高精度に判定するシステムを実現した。

マテリアルズインフォマティクスを加速するため、高性能GPU搭載のディープラーニング専用プラットフォームを導入。研究者向け深層学習モデル開発環境を構築し、材料開発の高速化と検査精度の向上を実現。

「AI Everywhere」をスローガンに全社的AI活用を推進。ラベル検査のAI化で貼り間違いゼロ、素子穴形状検査で目視工数8割削減など製造現場で成果。AI人材150名育成を目標。

IntelligentEngineビジョンのもと、AIを活用した航空エンジン検査の高度化を推進。AIによる画像解析で検査時間を90分から10分に短縮し、予知保全のデジタルツイン基盤を構築。

従業員18名の町工場がAI外観検査を導入し、月間50万個の検査時間を40%削減。GoogleのAIツールとわずか20〜30万円の設備で実現した、中小製造業のAI導入成功事例。