熊谷組(トンネル発破AI)
トンネル発破工事のAI支援システム「BLAIVE」を開発。AIが切羽観察データから最適な発破パターンを導出し、施工の見える化と効率化を実現。
スギノマシン
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。
日本特殊陶業
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。
ispace(アイスペース)
月面探査スタートアップが中央大学と連携し、集団生成AIを活用した小型AIロボット群による月面溶岩チューブ探査ミッションの実現に向けた協力に合意。
コーセー
コーセーと慶應義塾大学は共同で、主観を排除した「教師なし距離学習モデル」によるリップメークトレンド自動解析技術を開発。従来必要だった人手によるラベル付けを不要にし、客観的なトレンド分析を実現した。
前田建設工業(インフラDX)
法政大学と共同で「ボクセル型インフラデジタルツイン」を構築し、令和7年度インフラDX大賞で国土交通大臣賞を受賞。阿蘇立野ダムや白河市での3D点群データとAI解析を実用化。
Holoeyes
医療用XRソフトウェア「Holoeyes MD」でCT/MRIデータを3Dモデル化し、VR/MR空間で手術シミュレーション・術中ナビゲーションを実現。Apple Vision Proにも対応し、約60施設に導入。
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。
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。
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。
村田製作所(AI向けMLCC開発)
AI半導体向けに従来品比約2倍の静電容量を実現した新型MLCC(積層セラミックコンデンサー)を世界初開発。AIサーバー・データセンター向け部品の売上が急拡大し、検査工程へのAI導入で作業時間約30%削減も達成。
豊田合成
典型的ものづくり企業としてDXに取り組み、デジタル人材育成プログラムを2021年から推進。データサイエンスやAI活用の内製化を進め、製品検査の自動化や原価低減に向けたデジタル改革を実施。
コーピー(Corpy&Co.)
東大発AIスタートアップが「ミッションクリティカルAI」を標榜し、自動運転の車載カメラ認識システムをマクニカ・NVIDIAと共同開発。説明可能AI(XAI)技術にも強み。
LeapMind(リープマインド)
エッジAI半導体IPコア「Efficiera」を開発し、1〜2ビットの極小量子化技術でGPU不要の超低消費電力AI推論を実現。家電・産業機器・監視カメラ等のエッジデバイスへのAI組込みを可能に。
Arithmer(アリスマー)
東大数理科学研究科発のAIスタートアップが、3D計測AIで保険損害査定の期間を30日から約3日に短縮。オーダースーツの自動採寸では売上7倍増を達成。
GITAI(ギタイ)
宇宙用汎用作業ロボットを開発するスタートアップが、自社開発衛星SC1の宇宙実証に成功。ISS船外でのロボットアーム技術実証も完了し、宇宙作業コストの100分の1削減を目指す。
FastLabel(ファストラベル)
AIデータプラットフォーム「FastLabel」が30種類以上のユースケースに対応する自動アノテーション機能を提供。AI開発のボトルネックである教師データ作成を大幅に効率化。
EdgeCortix(エッジコルティクス)
日本発のAI半導体スタートアップが、8Wの低消費電力で60TOPSの高性能を実現するエッジAIアクセラレーター「SAKURA-II」を発売。NEDOから40億円の助成を獲得。
産業技術総合研究所(AIST)
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。
国立精神・神経医療研究センター
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。