自動車のフロントデザイン開発に生成AIを活用し、歩行者保護性能も考慮した修正案をAIが自動生成。デザイン開発期間を40%以上短縮する見込み。

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。

P&GジャパンはAI需要予測システムを一部流通パートナーと運用し、トラック台数7%削減と積載効率5%改善を実現。2030年までにAI統合データ基盤で店頭欠品の自動防止を目指す。

ポーラ化成工業は化粧品開発支援AIシステム「AIM POLAR」を開発。感触設計AIと品質予測AIにより、試作回数を大幅に削減しながら、パーソナライズ化粧品の実現に向けた処方設計の高速化を推進している。

半導体切断装置（レーザーソー）の生産性を50%向上させ、AI用メモリーの大量処理に対応。AIチップの複雑化に伴う後工程の精密加工需要を取り込み、過去最高益を更新。

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。

AIによる施工イメージ検索機能を搭載した「プロダクトサーチ エクステリア版」を展開開始。施工写真をアップロードするだけで類似のLIXIL製品を検索可能にし、工務店の業務効率化を実現。

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。

MES（製造実行システム）の標準化を軸に工場データのAI-Ready化を推進。生成AI環境を約4,000人が体験し、30%以上が日常業務で利用するまでにDXを加速。

生成AIを活用した品質トラブル参照アプリケーションを自社開発。経験やスキルに関わらず必要なデータにたどり着ける仕組みで、国内約5,000名以上の社員に2025年6月から展開。

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。

MedHub-AI社のプログラム医療機器「AutocathFFR」の日本国内販売契約を締結。AI技術により冠動脈造影画像から37秒でFFR値を自動算出し、心臓カテーテル検査の低侵襲化を実現。

グループ会社が開発した「エッジAIボード」を工作機械に搭載。カメラ画像を用いた物体検知などのAI処理を内蔵NPUで省電力かつリアルタイムに実行し、切りくず除去やスラッジ監視を自動化。

東大松尾研発スタートアップOllo社が開発した作業分析AI「Ollo Factory」を国内工場に導入。スマートフォンで撮影した作業動画をAIが自動分割・解析し、作業抜けを即時検出。

自社向け生成AI活用環境「ChatAGC」をAzure OpenAI Serviceで構築し全社導入。2024年に11万時間以上の業務時間創出効果を確認。RAG機能により社内データ連携も実現。

ニチレイ・アイスが日立のAI活用サプライチェーン計画最適化システムを導入。包装氷の生産・輸送・在庫の3計画を統合最適化し、計画立案時間を約70%削減。

精密農業を新たな成長事業に位置づけ、AIデータ解析のThe Yield社（豪州）とロボティクスのRobotics Plus社（NZ）を買収。米国に統括新会社「Yamaha Agriculture」を設立。

画像診断の所見をAIが自動作成するシステムを開発。年間約3,000万件の画像診断業務の負担軽減を目指し、放射線科医の読影ワークフローを革新。

調達交渉を自動化するAIエージェントサービスを提供開始。約1,300品目の部品調達における取引先との納期・数量調整を自動化する実証に成功。