化学メーカーのメックが、Amazon Bedrock AgentCore・S3 Vectors・Strands Agentsで情報検索エージェントを構築し、研究業務の情報検索を効率化した。約3週間で開発を完了。

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。

アルムと共同開発した完全自動切削加工機「TTMC」の量産機を発売。AIソフト「TTMCブレイン」により金属加工の全12工程を完全自動化。

ルシッドがSoundHound AIと共同開発したAIアシスタント「Hey Lucid」を車載システムに統合。生成AIによる直感的な音声対話を実現。NVIDIAとの提携で業界初の「マインドオフ」レベル4自律走行車の提供も計画。

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。

ポルシェエンジニアリングが強化学習（RL）を活用し、車両衝突構造の最適化や拘束システムの設計を自動化。従来のFEMシミュレーションと比較して必要な計算量を80%削減し、開発期間の大幅短縮を実現。

精密減速機の世界大手ナブテスコが新中期経営計画を策定し、AI・デジタル技術を活用した製品開発と生産効率化を推進。産業用ロボット向け精密減速機でAI需要に対応した供給体制の強化を計画。

AMD EPYCプロセッサ搭載のハイパフォーマンスコンピューティング環境を導入し、コネクタの設計シミュレーション解析時間を大幅短縮。AI利活用も見据えた計算基盤を整備し、設計品質の向上と業務効率の最適化を推進。

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。

Google Cloudの生成AIとベクトル近傍探索を活用した類似図面検索システムを構築。Vertex AI Vector SearchとMultimodal Embeddings APIで図面の視覚的特徴を数値化し、Top5再現率80%以上の精度で設計・見積業務を効率化。

化学大手クラレがAI技術を研究開発に本格活用し、入社2年目の若手エンジニアがAIで最適配合を導き出して新材料開発に成功。2025年1月にはデジタルソリューション部を新設し、約7,000人のDX人材育成を推進。

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）とプロセスインフォマティクス（PI）を活用し、半導体製造装置の開発・立ち上げ期間を短縮。2027年夏完成予定の宮城新棟でAI・ロボットを先行導入し、生産能力3倍・年間約100億円のコスト削減を目指す。

製造現場の暗黙知をAIで形式知化する「知識駆動型DXプロジェクト」を本格始動。給水ユニット設計PoCで85%の精度を達成しリードタイム80%削減を実現。

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。

NECと戦略的パートナーシップを締結しAIを活用したタイヤ開発基盤を構築。疑似量子アニーリングでゴム配合予測の開発時間95%短縮、新材料探索期間60〜70%削減を確認。

画像生成AIと設計ノウハウを融合した「オフィススタイルAI」を開発。37のスタイルテンプレートから選択し、通常数日かかる空間パース作成を数十秒で実現。

自動車のフロントデザイン開発に生成AIを活用し、歩行者保護性能も考慮した修正案をAIが自動生成。デザイン開発期間を40%以上短縮する見込み。

ポーラ化成工業は化粧品開発支援AIシステム「AIM POLAR」を開発。感触設計AIと品質予測AIにより、試作回数を大幅に削減しながら、パーソナライズ化粧品の実現に向けた処方設計の高速化を推進している。

NVIDIAのBlackwell AIプラットフォームを活用したAIファクトリーを構築。自動運転・ロボティクス・スマートファクトリーの3領域でAI駆動のモビリティソリューションを開発。

AIが生成するリアルな仮想世界で自動車安全ソフトウェアの開発を加速。従来数ヶ月かかった危険なエッジケースへのソフトウェア検証を数日に短縮。NVIDIAと連携しAI自動運転コンピュータも搭載予定。