デンソー(Microsoft 365 Copilot)
デンソーが Microsoft 365 Copilot を段階展開し、導入初期の300人で1人あたり月12時間の業務時間削減を達成した。2024年4月に本社社員6,000人へ導入し、3万人への全社展開が決定している。
旭化成
グループ全体で生成AIを活用し、材料の新規用途探索の自動化や製造現場の技術伝承に展開。6,000以上の用途候補を考案し、ある材料では候補選別の時間を従来の約40%に短縮。書類監査対応では年間1,820時間を短縮した。
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。
日揮ホールディングス(データ品質管理AI)
AI活用を見据えたデータ品質管理フレームワークの運用を開始。プラントEPC役務に係るデータの品質を管理し、AI適用の基盤を構築。
横浜ゴム(AIタイヤ設計)
dotDataのAIプラットフォームを導入し、「人とAIの協奏」をコンセプトにタイヤの性能と開発・製造プロセスの改善に活用。試作評価データの分析で設計精度を向上。
長谷工コーポレーション(LLM-AI設計支援)
テクトムと共同で言語指示による自動設計に向けたLLM-AIシステムの研究開発に着手。設計者のデータ入力・チェック作業を50%削減目標。
日本特殊陶業(Niterra)
Google Cloud上に統合データ基盤を構築し、生成AIによるSQL自動生成とベクトル近傍探索による類似図面検索システムを開発。データ分析の民主化を推進。
コスモエネルギー(Cogniteデジタルプラント)
コスモ石油が製造業特化型データプラットフォーム「Cognite Data Fusion」を製油所に導入し、生成AIによるデジタルプラント化を推進。プラント運転データの統合分析と予兆保全を実現。
農研機構(AIアシスト栽培技術)
農研機構(NARO)がスマート農業実証プロジェクトを通じ、AIアシストによる栽培技術の標準化と普及を推進。全国各地の実証圃場でロボットトラクター、ドローン、AI解析技術の効果検証を実施し、技術カタログとして成果を公開。
関西大学(生成AI教育実践)
関西大学がChatGPTを活用した4種類の教材(AI家庭教師、プログラミングコード作成、漫画・アニメ連動学習、ディベート)を開発・実践。生成AIによる個別最適な学びと協働的な学びの実現を推進。
名古屋大学(ソクラテスAI対話システム)
名古屋大学の研究チームが生成AIを活用して古代ギリシャの哲学者ソクラテスと対話できるシステムを開発。西洋古典学の飛躍的発展に寄与する教育・研究ツールとして注目を集めた。
京都大学(アクセンチュアAIセンター)
京都大学が2024年11月にアクセンチュアと包括連携協定を締結。「アクセンチュア・アドバンスト・AIセンター京都」を開設し、生成AIなどのテクノロジーと人間が協働する社会の実現に向けた教育・研究・社会実装を推進。
日本電子
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。
古河電気工業(Lightera)
AI半導体需要に対応するため中間持株会社「Lightera」を設立し、国内・米国・ブラジルの光ファイバ事業を統合。従来品2倍の1万本超光ファイバケーブルの量産を開始し、社内では約4,000人が生成AI環境を体験、30%以上が日常業務で活用。
日東電工(AI半導体向け事業拡大)
偏光板で世界シェア上位を占める日東電工が、AI半導体需要の拡大を背景に光学フィルム・半導体ウエハ保護フィルムの事業を大幅に拡大。AI関連売上で3割成長を達成し、データセンター向けの高機能素材を強化。
ミスミ(meviy全方位構想)
機械部品調達のAIプラットフォーム「meviy」の全方位構想を推進。2024年に2D図面対応の「meviy 2D」、図面データ検索AI「meviy Finder」、日本最大級の製造業マーケットプレイスを相次ぎ投入し、世界5極への展開を完了。
日本航空電子工業
コネクタの放射電磁界予測にAI(機械学習)を適用し、従来数十分かかっていた数値解析を数秒で完了する技術を開発。プリント基板を対象に機械学習を用い始め、1~2年以内にコネクタの設計・電磁波対策への本格活用を計画。
荏原製作所(EBARA AI Chat)
生成AIを活用した新プラットフォーム「EBARA AI Chat」を内製開発し、2024年7月に全社展開を開始。総利用回数は約75万回に達し、並行して製品設計の暗黙知をデジタル化した「EBARA開発ナビ」で開発期間33%短縮を目指す。
日本ガイシ(AIセラミック解析)
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。
日本ゼオン
企業間でAI学習用の実験データを共有し、合成ゴムの物性予測AIモデルの精度向上を実証。米国グループ企業ZCLPとの間で独自変換プログラムにより7,000水準以上の配合データベースを構築し、秘密計算技術の実装も検討。