AIを患者ケアの向上に全面活用。ChatEHRによる医療記録管理効率化、AI Scribeによる臨床記録自動生成、脳活動パターン分析や免疫フィンガープリント診断等を展開。Responsible AI Life Cycleによる厳密な評価プロセスを実施。

EHR大手Epicと連携しAIによるカルテ要約を導入。AI対応患者ポータルやアンビエントスクライビング（診察会話のAI自動記録）にも取り組み、臨床業務の包括的なAI化を推進。Cancer AI Allianceにも参画。

革新知能統合研究センター（AIP）を設置し、数学的基盤・ドメイン応用・物理知能の3グループ体制で最先端AI研究を推進。「AI for Science」イニシアチブとして科学研究向けAI基盤モデルTRIP-AGISの開発も開始。

AI医療センターを設立し、医師・看護師・事務業務支援のAI開発、倫理・法的課題対応、医療データベース構築の3部門体制で病院全体へのAI導入を推進。医療過誤ゼロと患者本位の全人的医療の両立を目指す。

生成AI/GPTを活用した新規用途探索により、新規用途の発見数を倍増。自社素材の新たな応用先をAIで効率的に発掘し、事業拡大を加速。

堺工場跡地を活用した大規模AIデータセンター構築をソフトバンク・KDDIと推進。敷地面積約44万平方メートル、受電容量150メガワット規模で2025年中の本格稼働を目指す。

「五感代替AI」をコンセプトにAI活用を前提としたプロセス改革に着手。世界的な人材不足に備え、既存の製造プロセスにAIを組み込む従来型から脱却。

AIを活用した材料探索ツールを独自開発し、半導体パッケージ用レジストのポリマー最適組成を従来の5分の1の時間で探索可能に。アニーリング技術で約10万年かかる計算を約10秒に短縮。

日立と協創しAI・量子アニーリングを活用したマテリアルズインフォマティクス（MI）を推進。材料特性予測AIの精度向上により材料開発期間を2割短縮。

化学分野特化の生成AIチャットプラットフォームを独自開発し、特許調査・新規用途探索・営業支援の3機能を搭載。業務時間を80%削減する効果を確認。

グループの半導体商社ネクスティエレクトロニクスがNVIDIA製GPU試用サービス「GAT」を提供開始。自動車業界の生成AI・自動運転開発需要に対応。

GitHub Copilotの活用で開発生産性を向上。2024年4月に「生成AI実務者コミュニティ」を発足し、活用の「拡大」だけでなく「定着度」を重視した活動を展開。

Azure OpenAI Serviceを活用し、150年の技術資産を検索可能にする「技術資産AI-Chat」と研究支援ツール「EDISON」を開発。全社横断の生成AIチームが推進。

ドイツ銀行は生成AIツール「DB Lumina」を2024年9月に稼働開始し、約5,000人のアナリストが利用。アーニングスレポート作成時間を最大2時間短縮し、分析量を50%増加させた。

名古屋大学・アイクリスタルとAIを活用したセラミック製品の高精度解析手法を共同開発。従来1〜2週間かかっていた製品特性の解析期間を最短1日に短縮。

AI疾患予測ツール「MILTON」を開発し2024年にNature Geneticsに発表。67種の臨床バイオマーカーから1,000以上の疾患を診断前に予測可能で、新薬標的・バイオマーカー発見を加速。

FRONTEOのDrug Discovery AI Factoryを活用し、毒性試験報告書とPubMed論文のAI解析による毒性情報の最適化を推進。従来発見困難だった毒性メカニズムの仮説生成を可能に。

東北電力はゲットワークス等と提携し、生成AI向けGPUをクラウドで提供するサービスを発表。東北地域のDX推進を後押しする新事業として展開する。

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。

人×AI×ロボットを統合した「Human-in-the-Loop」型の医薬品創製プラットフォームを構築。AI駆動型創薬により、研究者の作業時間を大幅に軽減。