Amazon Web Servicesとパートナーシップを締結し、クラウドと生成AIを活用した医療DXを推進。AWS上での医療データ解析やAIモデル開発を加速し、大学医学部における先端的なデジタル医療研究を展開。

膀胱内視鏡診断支援AIを開発し、感度94.3%・特異度99.4%・正解率98.3%を達成。泌尿器科専門医の診断精度を上回り、医療AI分野での基礎研究成果の社会実装を推進。月面自律AIロボットの開発も展開。

AIエージェントに特化したコンサルティング事業「AX事業」を開始し、医療・ヘルスケア分野でのAI活用を推進。AIコーディング（ClineやCursor）の活用で開発生産性を2倍以上に向上させ、Findy Team+ Award 2024を受賞。

KDDIと大規模言語モデル（LLM）に関する共同研究を開始。NICTの600億件超のWebページデータとKDDIのハルシネーション抑制技術を組み合わせ、高性能な日本語LLMの開発を推進。

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。

生成AIモデル（CycleGAN）を用いて健常者のMRI脳画像を統合失調症患者の脳画像に変換する技術を開発。併存疾患シミュレーションや疾患進行予測への応用を実証し、精神疾患の新たな診断法開拓に貢献。

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。

AIを活用した宅地自動区割りシステムと住宅チラシ自動作成システムを導入し、年間25,700時間の業務削減を達成。不動産業界のDX成功事例として注目を集める。

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。

生成AIを活用した技術資産の可視化で「攻めの知財戦略」を推進。約4,000人が生成AI環境を体験し30%以上が日常業務で利用、AIプロモーター80人を育成計画。

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。

独自のAI利活用フレームワーク「HAICoLab」で人とAIの協奏によるタイヤ開発革新を推進。XAI（説明可能なAI）によるタイヤ設計支援システムで経験の浅い技術者の設計を支援。

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を全社的に導入し、エンジニアの開発生産性向上を推進。導入プロセスと効果測定の知見をテックブログで公開し、業界全体のAI活用促進に貢献。

製品設計のCAE（コンピューター支援設計）作業にAI技術を適用検証。過去データのパターン分析とAI活用により、設計初期段階から最適な解析条件を設定可能に。

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。