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。

木材チップの輸入配船計画にAIを導入し、経験と勘に頼っていた業務を効率化。輸送コストを年数億円削減見込み。全社向け生成AIツール導入も推進。

大規模ボイラープラントのスタートアップ操作にAIガイダンスを導入し、熟練運転員と同等のボイラー昇圧操作を実現。AIによるプラント操業支援の新形態を実証。

製品検査用AIの訓練に画像生成AIを応用し、不良品検知AIの開発期間を4年から2〜3カ月に大幅短縮。事業部門が自ら操作できるツールも開発中。

「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。

ブレーキ部品工場にAIによる製品検査システムを導入。国内外12拠点への展開を計画し、製造品質の向上と不良品排除の自動化を推進。

生成AI「Super RAG」を活用したKY（危険予知）サジェストシステム「MGC-KYAS」を国内5工場に導入。過去の類似災害の即時参照と安全ノウハウの標準化を実現。

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。

経理業務特化型AI-OCR「Robota」を導入し、経理承認の作業時間を75%削減。EUD方式で現場主導の柔軟な設計を実現。

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。

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。

社内版ChatGPT「Nissan AI-Chat」を開発し、本社・開発部門の従業員約4,500人が利用。RAGによる社内文書検索も開始し、業務効率化と品質向上を推進。

工場の熟練技術者の知見を生成AIに学習させ、設備故障時の対応を迅速化するシステムを開発。国内全8工場への展開を計画し、設備停止時間を30%以上削減見込み。

グループ会社ブラウンリバースが「ファストデジタルツイン」でプラント保全業務のDXを推進。2Dプラント図面からAIで3Dモデルを生成し、老朽化プラントの運用持続可能性を向上。

工場の安全管理にAIカメラを導入し、事故やけがの防止につなげるとともに、業界初の非木造建築向け窓施工ロボット「MABOT」を開発。AI画像認識による品質検査も計画。

半導体製造装置用セラミック事業で、AIによる官能検査のデジタル化と工程データを活用した品質変化の未然防止を実現。製造リードタイム1/3・生産性1.5倍を達成。

深層学習を活用した故障予兆検知システムと異音検知システムを開発。石炭火力発電所のベルトコンベヤーなど大型プラント設備の安全性と効率向上を実現。

Google CloudのVertex AIを活用し、航空機製造におけるシール材料の需要予測を最適化。月間廃棄額を95%以上削減し、2023年7月には廃棄ゼロを達成。

名古屋大学・アイクリスタルとAIを活用したセラミック製品の高精度解析手法を共同開発。従来1〜2週間かかっていた製品特性の解析期間を最短1日に短縮。