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。

JDSCとDX戦略パートナーシップを締結しAI技術による物流・生産現場の課題解決を加速。2030年までに社員の10%をデータサイエンティストに育成する計画。

米Dexterityと戦略的提携しAIバンニングロボット「Mech」を共同開発。荷物の大きさ・重量をAIが判断し最適な荷積みを自動化、荷崩れ防止も実現。

2026年度からAIによる焼成炉の自動運転を国内工場に本格導入。炉内温度・圧力データをAIに学習させ、熟練技術者不足に対応。

GitHub Copilotの利用者を374名→3,039名に拡大。3ヶ月で213万件の提案から51万件を採用し、月平均約20人月の工数削減効果を実現。

画像生成AIと設計ノウハウを融合した「オフィススタイルAI」を開発。37のスタイルテンプレートから選択し、通常数日かかる空間パース作成を数十秒で実現。

Amazon Q Developerを全社導入し、3ヶ月で開発スピード3倍・工数削減67%・コスト約1/3を達成。募集60名に対し57名（95%）が継続利用。

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。

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。

法政大学と共同で「ボクセル型インフラデジタルツイン」を構築し、令和7年度インフラDX大賞で国土交通大臣賞を受賞。阿蘇立野ダムや白河市での3D点群データとAI解析を実用化。

AIフィードバックサービス「リフレクト」を新人研修に導入し、日報へのフィードバック工数を70%削減。実在の人事担当者をモデルにした「AIかねこさん」が行動規範を反映した指導を実施。

アクシスウェアと共同でネットワークカメラ映像から不安全行動を自動検出するAIシステム「AI現場監督」を開発。トラック荷台でのよじ登り・脚立不適正使用を自動検知し、4現場で運用中。

トンネル発破工事のAI支援システム「BLAIVE」を開発。地質評価データから最適な火薬量・穿孔本数・発破パターンを自動算出し、余掘り量の低減と技術継承を実現。

物流×AIの実験場「MOVO AI Lab」を公開。第一弾としてトラック予約サービス「MOVO Berth」向けの「データ分析エージェント」を発表し、自然言語でKPIを自動集計・グラフ化。

新卒採用の1次面接にAI面接官を本格導入。2024年11月から試験運用を経て2025年2月から本格稼働。面接映像をAIが分析し客観的かつ多角的に応募者を評価。

富士通と共同で「最適化AI配乗計画システム」を開発し、約400人の船員配乗計画にAIを適用。計画作成時間を約7割削減し、船員のワークライフバランス向上と業務効率化を実現。

丸の内エリア向け「次世代型AIコンシェルジュ」を提供開始。都市OSと連携したリアルタイムの地域情報をAIチャットボットで提供し、来街者の回遊性向上を実現。

ロビット社と共創し、AI画像認識によるカット野菜の外観検査装置を大江工場に導入。検査基準の統一と選別作業の省人化を実現し、グループ全体への展開を検討。

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。