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。

GitHub Copilotを2023年7月から全社展開し、278名が利用。8割以上のエンジニアが生産性向上を実感し、新入社員202名がAI支援開発を研修で体験。

GitHub Copilot Businessを開発部門に導入し費用対効果を実証。Microsoft 365 Copilotも全社導入し6ヶ月で月間利用率83%を達成、ユーザーは月6時間の時間削減を実現。

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。

資生堂はアクセンチュアと共同でAIによる「処方開発AI機能」を開発し、化粧品開発デジタルプラットフォーム「VOYAGER」に搭載。100年以上の研究知見とAIを融合し、2024年2月から本格稼働を開始した。

AIデザイン評価システムを活用し、主力4ブランド38商品のパッケージデザインを刷新。AI評価を4段階で実施し、デザイン選定期間を従来の半分の2カ月に短縮。

AIサーバー向けオープン水冷式CDU（冷却液分配装置）の累計出荷台数が2024年11月に5,000台を達成。高精密加工技術とAI需要への迅速な対応で市場をリード。

NECと共同でPLMソフトウェア「Obbligato」と生成AIを活用した設計業務の高度化実証を開始。技術情報の検索・要約をAIが支援し、技術伝承を促進。

データ駆動科学・AI教育研究センターを中心に、全学部生への基礎AI教育から博士課程向け高度プログラムまでの一貫体制を構築。次世代AI人材育成プログラムにも採択。

生成AIと教育の融合をテーマにFDシリーズを年間5回以上開催。AI教育研究室ではデータと生成AIを組み合わせた授業・教材の質向上に取り組み、教育ビッグデータの活用を推進。

カーネギーメロン大学と連携し「慶應AIセンター」を設立。Arm・ソフトバンク・マイクロソフト等が6,000万ドルを拠出。「AIキャンパス構想」として小中高からのAI/DS教育を推進。

松尾・岩澤研究室が年間27,000人のAI教育プログラムを提供し、累計95,000人が受講。松尾研発スタートアップは全40社に拡大。アフリカでのAI人材3万人育成計画も推進。

米国AI創薬スタートアップInveniAIと研究契約を締結し、AIを活用した創薬標的の特定と最適な薬剤設計の提案を推進。商業化権は全て小野薬品が保有。

臨床試験の統計解析プログラム（SAS）を自動生成するAIシステム「AI-SAS」を開発し、標準作業時間の30%削減を実現。2024年にSAS Customer Recognition Awards「Innovative Problem Solver」部門で日本企業初の受賞。