パナソニック エレクトリックワークスがAI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）を実践し、企画・開発35名が参加するワークショップで2.5日で動くシステムを完成させた。AI成熟度診断も実施した。

三菱電機 電力システム製作所 電力ICTセンターが、AI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）「Unicorn Gym」に33名のエンジニアが参加。3日間で実際の業務課題にAI支援開発を実践し、参加者は体感で30〜40倍の生産性向上を実感、90%以上が「働き方を変える可能性が高い」と評価した。

花王はNTTデータと共同で、AIエージェント「AI生活者」を活用したマーケティングリサーチの革新に取り組む。購買データとSNSデータから生成した8人のAIエージェントによる仮想インタビューで、従来は得られない消費者インサイトを獲得している。

日立製作所と協創し、工場設備の故障診断を支援するAIエージェントの試験運用を開始。10秒以内に90%以上の精度で故障原因と対策を回答。

オムロン・清水建設・日本IBMと共同で視覚障害者向け自律型ナビゲーションロボット「AIスーツケース」を開発。大阪・関西万博で2025年4月～10月の長期実証を実施し、複数台同時運用による社会実装モデルを検証。

先端半導体パッケージ向けの多層セラミックコア基板を開発し、AI半導体の大型化に伴うパッケージ基板の反り問題を解決。従来の有機コア基板より高い曲げ強度を実現し、2026年に長崎新工場を設立してAIデータセンター向けに商用化を計画。

JR東海の子会社である日本車輌製造が、工場内で走る大型運搬車向けの自動運転システムを開発。遠隔で行き先を指定すれば最高時速15kmで目的地まで走行でき、熟練運転技術が必要な製鉄所等での省力化に貢献。

インフラ協調型の自動運転支援システムを開発し、信号機やカメラ・LiDARから得たデータをAI画像処理で解析。自動運転車の進路上のオブジェクトを検出し衝突リスクを算出して危険情報を提供。交通データの無線送信で自動運転活用も視野に。

燃料電池触媒の混合分散条件を自律探索するAIシステム「混合分散ROPES」を東京大学・金沢大学と共同開発。従来の試行錯誤と比較して探索効率を100倍以上に向上させ、NEDO委託事業として実用化を推進。

IBMと化学産業に特化したAIの共同研究プログラムを開始。材料開発に特化した基盤モデルの拡張や生成AIによるデータ活用基盤の整備を通じ、半導体向けフォトレジスト等の革新的材料開発を加速。

自社開発の国産3D-LiDARを活用した移動体検知システム「イルミエル」を製品化し、三菱ふそうトラック・バスの中津工場で製造現場の動線解析実証実験を実施。作業者と車両の動きをリアルタイムで3D把握し、生産性向上に活用。

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。

溶接技術者不足に対応するためAI搭載の四足歩行造船ロボットを開発へ。船体内部の狭い空間でも自律移動・溶接作業を行えるロボットを目指す。

IBMとAIを活用した半導体材料開発の共同研究プログラムを開始。材料開発に特化した基盤モデルの拡張と生成AI活用で、革新的な材料開発の加速を目指す。

テクトムと共同でAIオフィスレイアウト自動生成システム「Work Space Creator」を開発。躯体図面と要件を入力すると複数のレイアウト案をAIが自動生成。

独自の企業文化「ワイガヤ」から着想したマルチエージェント型生成AIシステムを開発。複数のLLMエージェントが議論・協調する仕組みで、ICLR 2025 Workshopに採択。

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。

Azure OpenAIベースのAIマルチエージェントにより、SMT製造ラインの問題をわずか数分で原因究明・改善提案するシステムを開発。熟練者の思考プロセスを再現し2026年商品化予定。

半導体の後工程向けに革新的な実装技術を開発。レーザー照射でチップを直接基板に載せる方式で工程を短縮し、AI向け半導体材料の増産に56年ぶりの新工場も建設。

生産設備の機器劣化を少量の学習データで高精度に推定する「物理モデル組み込みAI」を開発。従来のデータ駆動型AIの課題を克服し、産業機器やロボットの予防保全を実現。