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。

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。

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。

「アロンアルフア」で知られる化学メーカーが、社内情報を自然言語で検索できるAIチャットツールを自社開発。セキュリティ対策として専用クラウド環境で運用し、社員の定型業務効率化とアイデア創出を支援。

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。

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。

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し、約4,000件の品質トラブルデータの可視化と要約機能を実現。国内5,000名以上の設計・製造・品質保証担当者に展開し、情報要約を約30秒で完了可能にした。

経済産業省・NEDOの「GENIAC」プロジェクトにおいて、生成AI開発加速に向けた新たなデータセット構築事業に採択。マーケティングリサーチの知見を活かし、日本語AI基盤の強化に貢献。

ブレインパッドの支援でお笑いに特化した翻訳AIサービスのα版を開発。日本独自のお笑い表現のニュアンスをAIで翻訳し、エンタメコンテンツの海外展開を促進する新たな取り組みを開始。

採用担当者を対象に生成AIの出現によるエンジニア採用基準の変化を調査し、約4割が「エンジニアに求めるスキルが変化した」と回答。AI時代のエンジニア人材要件の変化を定量的に明らかにした。

ABEJAの支援で介護特化型生成AIソリューション「教えて！KAiGO」を開発。第一弾「教えて！排泄ケア」では、RAG技術により介護マニュアルを参照した根拠ある回答を生成し、経験の浅い職員の排泄ケア判断を支援。

ソフトバンクとAIモデル用データセットおよびAIサービス開発に向けた業務提携契約を締結。高品質な報道コンテンツを活用した生成AI事業のモデルケース創出を目指す。

生成AIを活用した記事見出し生成・要約・再構成の3機能を編集業務に導入。月2,000本以上のデジタル記事編集を支え、記事あたり40〜70%の工数削減を実現。社員を高付加価値業務にシフト。

個社特化型マーケティングAIエージェント構築サービス「CRAIS+」を提供開始。企業データをセキュアに学習させ、縦型動画のCPA51%改善や年間数千万円の制作費用削減を実現。

D2C向け物流Webアプリ「DCX」でAIを活用した出荷予測サービスを開始。過去の出荷データをAIが分析し、アイテムごとの月別出荷数量を短時間で予測。

会話型AI搭載の自律移動ロボット「temi」による旅客案内の実証実験をターミナル3で実施。多言語での自然な会話により、スタッフ不足と訪日客増加に対応。

新型車両「13000系」のデザイン開発に生成AIを活用。スケッチから3Dモデルを生成AIに学習させ、数千のバリエーションを出力してデザインを選定・洗練する手法を採用し、2026年3月に営業運転を開始。

建設業特化型AIプロジェクト「ANDPAD Stellarc」を始動。AIが設計図面から必要材料の見積もりを自動算出する機能や社内ナレッジAIを搭載し、建設DXを加速。