図面／設計仕様の照合業務にManufacturing AIエージェントを展開。従来50〜340分かかっていた照合作業を10分に短縮し、最大97%の工数削減を実現。

設計・開発部門の図面/設計仕様の照合業務にManufacturing AIエージェントを導入。製造業の設計プロセスにおけるAI活用を本格化。

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。

ダナハーが2024 Danaher Summitで「From Promise to Practice」をテーマにAI駆動型医薬品開発を推進。低分子創薬の生成AI、大分子・抗体のAI設計、AI最適化による製造歩留まり向上など、バイオ医薬分野全体にAIを展開。

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。

LLMを活用した歩留まり分析フレームワークを開発しISSM2024最優秀論文賞を受賞。AIサーバー向けGaNパワー半導体も開発し電力損失2割低減を実現。

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。

2027年までにAIに約29億ユーロを投資し、世界50以上の工場でAI品質検査・予知保全・サイクルタイム最適化を展開。生成AIで生産データを自然言語分析。AIエージェントプラットフォームも外部提供予定。

画像診断の所見をAIが自動作成するシステムを開発。年間約3,000万件の画像診断業務の負担軽減を目指し、放射線科医の読影ワークフローを革新。

全社員約11,600名に生成AIアシスタント「ConnectAI」を展開。2年目で年間44.8万時間の業務時間削減を達成し、AI活用が「聞く」から「頼む」へシフト。

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。

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。

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。

東大松尾研発のAIスタートアップが150億パラメータの視覚言語モデル「NABLA-VL」を開発。製造業の外観検査AIやディープフェイク検知サービス「KeiganAI」も展開。

生成AIを活用した「DNP AI審査サービス」に法令・専門用語チェック支援機能を追加。保険業界向けに提供を開始し、販促物や製品パッケージの審査業務を最大80%削減。

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。

AI-Rad Companion製品群とAI-Pathway Companionを展開し、放射線画像の自動解析から臨床パスウェイ全体の意思決定支援までをカバー。胸部X線・脳MRI・前立腺MR等のAI診断支援を提供。

2030年までに全世界グループ社員がAIを活用できる環境を構築する方針を発表。自動運転の「頭脳」となるAIシステムの試作や、九州工大との外観検査AI共同開発も推進。

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。