ビジョンAI:拡張性のあるバッテリー検査システムの構築 ビジョンAIを活用した1次不良検査システムを構築し、従来は人が数万件のデータを厳選する必要があった作業量を削減し、品質検査の効率を向上させます。 AIプラットフォーム バッテリー
注文書標準化エージェント:作業時間を最大60%削減 ドメイン知識をベースに、多様な形式の注文依頼書(TDC)を解析可能なAIエージェントを活用し、標準化プロセスを自動化して所要時間を短縮します。 製造業
デザイン生成エージェント:新製品開発期間を最大50%短縮 デザイン生成エージェントは、デザイン要素から性能までを考慮した多様なタイヤパターンを生成します。生成されたデザインの要素は、デザイナーの希望通りに制御し、改善することができます。 製造業
検索エージェント:公共データを活用した建設投資情報の実用性向上 RAGベースのLLMモデルを適用し、多様な形式で散在する公共データの活用度を向上させ、ユーザーが最も必要とする情報を優先的に提供するインテリジェントな検索サービスを開発します。 防衛
マルチエージェントベースのソフトウェア・デファインド・ファクトリー(SDF)の実現 現場の専門家の非定型的な指示を理解し、自律制御とモニタリングを実行できる複数のAIエージェントを多様なシステム/ソリューションと連携させて、ソフトウェア・デファインド・ファクトリー(SDF)を実現します。 予知保全 製造業
データラベリングからHPCリソース最適化までAIワークフローを効率化 オートアノテーションを活用したデータ構築からHPCインフラのリソース最適化まで、一つのAIプラットフォーム(Runway)で実現し、電子産業でのAI運用効率を向上。 AIプラットフォーム 製造業
Runway:自動車事故イメージ分析モデル運用プロセスの自動化 AIプラットフォーム(Runway)で様々なイメージ分析モデルを複合的に適用し、再学習から再デプロイなど運用プロセスを自動化。 AIプラットフォーム 金融
Runway:PLCリアルタイムデータに基づいた製造業特化AIシステムの構築 製造現場のPLCリアルタイムデータを活用したAIシステムを構築し、多様な製造データの特徴量を反映、高い解像度のデータを使用して持続可能なAIプロセスを構築。 AIプラットフォーム 予知保全 製造業
ファーネス設備の最適温度制御:LNG使用量を2%効率化 AIベースのモデル予測制御(MPC: Model Predictive Control)を通じて鉄鋼ファーネス設備の温度を制御する最適なロジックを導き出し、一貫した目標品質を達成しながらエネルギー消費を最小化。 最適化 製造業
自動車塗装工程の換気パネル異常検知:予測精度を20%向上 AIに基づいて自動車塗装工程内の換気扇(ベンチレーションファン)に使用されるモーターの異常を検知し、生産ラインのダウンタイムを短縮。 予知保全 自動車
産業用モーター異常探知:7日以内でデータシステムを構築 安定したデータ収集システムと多数の設備に対応できるAI運用システム(MLOps)を構築し、モーター故障による生産ラインのダウンタイムを短縮。 予知保全 製造業
産業用ロボットの異常探知:5日前の故障予測・400台のロボットに適用 独自開発した教師なし学習ベースの異常探知アルゴリズムを活用。生産工程・環境に特化したカスタマイズモデルの開発を通じて、設備の異常を少なくとも5日前までに探知。また、400台余りの多様なロボットアームを統合された環境でモニタリングおよび管理することで、ダウンタイムによるコスト損失を最小限に抑制し、生産性を向上。 予知保全
EVバッテリー寿命予測:2,700台以上に適用・モデル性能を4.6倍まで改善 バッテリー管理システムのデータと電気自動車(EV)運行パターンの分析を通じて、車両用リチウムイオンバッテリーの残存寿命予測とライフサイクルモニタリングを可能に。 バッテリー 予測分析
PP工程の緊急シャットダウン(ESD)早期探知:7日前に早期予測 ポリプロピレン(PP)製造工程の反応炉にディープラーニングによる異常探知モデルを適用してESD(Emergency Shut Down)を事前に察知し、異常特性に対するインサイトを提供。 予知保全 化学
太陽光発電量の予測:787の発電所で3,000以上のモデル運用 様々なアンサンブルモデルを活用して予測精度を高めることで、787の発電所を統合運用し、3,000以上のモデルを素早く再学習してデプロイするAI運用環境(MLOps)を構築。 エネルギー 予測分析
チップ設計の自動化:設計時間を85%短縮し・性能を49%改善 AIベースのシミュレーターと強化学習エージェントを活用して、ASICに存在する数百万のコンポーネントの最適配置を自動化し、作業時間と性能を向上。 半導体 最適化
HVACの制御最適化:エネルギー消費を10%削減 電気自動車の実データを活用してリアルに最も近いAIシミュレーターを開発。演算速度を大幅改善した軽量化モデルを搭載することで車両エネルギー制御を最適化。 最適化
マルチロボットのプログラミング自動化:所要時間を6週間から3日間に短縮 AIとロボティクス技術を融合し、マルチロボットで構成された車体溶接工程を迅速かつ安全に行うロボットプログラムを作成するためのパスプランニングを実施。作業時間を短縮し、製品の生産スピードを向上。 最適化 製造業
パラメータチューニングの自動化:52%時間短縮・20%精度向上 データに基づいたシミュレータと強化学習を活用してパラメータチューニングを自動化し、ソフトウェアにおけるモーションコントロールの制御値と実際の制御値のずれを最小限に抑制。 最適化 製造業