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。

精密減速機の世界大手ナブテスコが新中期経営計画を策定し、AI・デジタル技術を活用した製品開発と生産効率化を推進。産業用ロボット向け精密減速機でAI需要に対応した供給体制の強化を計画。

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。

製造プロセスの効率化と再生可能エネルギーの活用により、CO2排出量を約35%削減する環境配慮型炭素繊維製品ブランド「Tenax Next」を立ち上げ。AIやDXを活用した製造工程の最適化で、環境負荷低減と品質維持を両立。

生成AIを活用した開発支援機能を備えた「Epson RC+」開発環境を提供するとともに、可搬重量6kgの人協働ロボットを開発し2025年内に日本・欧州で販売開始。同クラス業界トップクラスの軽さ17kgの省スペース設計を実現。

AMD EPYCプロセッサ搭載のハイパフォーマンスコンピューティング環境を導入し、コネクタの設計シミュレーション解析時間を大幅短縮。AI利活用も見据えた計算基盤を整備し、設計品質の向上と業務効率の最適化を推進。

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。

ヒューマノイドロボット市場の開拓に向け約100億円の戦略投資を実施し、波動歯車減速機の量産体制を整備。バックラッシュゼロ・位置決め精度±1秒角の超精密減速機が世界中のヒューマノイドロボットに採用されている。

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。

タイヤ設計基盤技術を高度化する新技術体系「THiiiNK」を発表。材料技術・シミュレーション技術・デザイン技術の3つを統合し、大阪大学と共同開発した生成AIをタイヤデザインに適用。新スーパーコンピュータ導入で計算時間を半減。

化学大手クラレがAI技術を研究開発に本格活用し、入社2年目の若手エンジニアがAIで最適配合を導き出して新材料開発に成功。2025年1月にはデジタルソリューション部を新設し、約7,000人のDX人材育成を推進。

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。

マテリアルズ・インフォマティクス（MI）とプロセスインフォマティクス（PI）を活用し、半導体製造装置の開発・立ち上げ期間を短縮。2027年夏完成予定の宮城新棟でAI・ロボットを先行導入し、生産能力3倍・年間約100億円のコスト削減を目指す。

NVIDIAのAI推論技術と統合したリアルタイムデータインフラ「ACS RTDI」を開発。半導体テスト工程でGPUによる高速AI解析を行い、チップごとにテスト条件を最適化。Blackwellや次世代デバイスの量産に採用され、従来数週間かかっていた故障解析をリアルタイム化。

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。

半導体切断装置の生産性を5割向上させAIメモリー（HBM）の大量処理に対応。生成AI用GPUとHBMのパッケージングで独占的供給ポジションを確立。

レノボと水冷ソリューションで協業しAIデータセンターの電力課題解決を目指す。高効率CDU（冷却液分配装置）でデータセンター消費電力40%削減を実現。

NECと戦略的パートナーシップを締結しAIを活用したタイヤ開発基盤を構築。疑似量子アニーリングでゴム配合予測の開発時間95%短縮、新材料探索期間60〜70%削減を確認。