機械学習・Deep Learning等のAI技術の実用化
FY2016に初出。22回の記載のうち16回が「前進」で、最初の「前進」はFY2017-Q3。直近の記載はFY2027-H1。
テーマ全体が最も大きく悪化側へ動いたのは2023年。18社中2社が悪化側に。
直近の記載が「再掲」なのは、ほかに5社。
- FY2027-H1再掲有価証券報告書
「さらに、生成ＡＩの活用の全社展開とさらなる加速により、生産性と収益性の最大化に取り組んでおります。」
AI技術の実用化について、生成AIを個別業務だけでなく全社へ展開し、生産性・収益性向上に活用する方針を継続している。 - 2026-09-30前進決算説明資料
「ビジネスDX事業での試験的活用から全社展開へ 全社で安全に活用できる環境を整備完了」
生成AI活用をビジネスDX事業での試験から全社展開へ広げ、安全に利用する環境の整備完了を記載している。 - 2026-09-18前進www.ye-digital.com
「「AQUA AI HUB」は、フィジカルAIや生成AIなどを活用したYEデジタルの最先端AIサービスの育成・強化と現場実装を加速させるサービス実装拠点として、ITカスタマサービスセンター「Smart Service AQUA」内に整備する新たな拠点です。」
AI技術の実用化について、生成AI等を活用したサービスを体験・実証・運用まで支援する専用拠点の開設を決定し、現場実装の段階を具体化した。 - FY2026前進有価証券報告書
「当社が提供するセキュアな生成ＡＩ環境「AI-ChatBuddy」には最新の大規模言語モデル（ＬＬＭ）を導入し、さらには大規模ソースコードや設計書を解析できるＡＩエージェントを開発。これにより、プログラミングや試験工程における作業工数を大幅に削減し、開発生産性の飛躍的な向上に寄与しました。」
生成AIの社内活用について、セキュアなAI-ChatBuddyへのLLM導入と、ソースコード・設計書を解析するAIエージェントの開発まで進めた。 - 2026-04-30前進株主総会
「世界で急速に広がりを見せる生成ＡＩを開発工程におけるプログラミング支援をはじめ各種業務において最大活用することにより、生産性の向上・収益性の向上に取り組んでまいりました。」
生成AIの適用範囲を開発工程から各種業務へ広げ、生産性・収益性向上への活用を記載している。 - FY2026-H1前進有価証券報告書
「世界で急速に広がりを見せる生成ＡＩを開発工程におけるプログラミング支援や、会議の議事録作成など、各業務において最大活用することにより、生産性の向上・収益性の向上に取り組んでおります。」
AI技術の実用化について、生成AIを開発工程のプログラミング支援や会議議事録作成など社内各業務へ適用し、生産性・収益性向上に活用する段階へ進めている。 - FY2024前進有価証券報告書
「ＡＩ関係では、2023年度、急激な進化を遂げた生成ＡＩ技術（Transfomer技術）に注力しました。社内の開発プロジェクトに生成ＡＩを適用、20%の開発工数を削減しました。また、ナレッジ検索を組込んだ生成ＡＩを開発、コールセンター業務で運用開始し、オペレータの30%工数削減と品質向上を実現しました。更に、生成ＡＩ、アバター、自然言語処理を組合わせたＡＩのアテンダントを開発し、お客様向け見学ルームにて運用を開始しました。」
生成AIを開発プロジェクトとコールセンターに適用し、開発工数20％、オペレータ工数30％の削減を記載している。AIアテンダントも顧客向け見学ルームで運用開始した。 - FY2023前進有価証券報告書
「また、外付けセンサなし、さらに故障位置推定まで可能なコンベア故障予知技術を開発、故障予知サービス「ＭＭＰｒｅｄｉｃｔ」に適用しました。」
AI技術の実用化について、外付けセンサを用いず故障位置推定まで行うコンベア故障予知技術を開発し、MMPredictへ適用した。 - FY2023-Q3畜産・物流製品増加、食品AI製品減少有価証券報告書
「畜産分野向け新ソリューションでは海外からの供給面制約や飼料価格高騰の影響があるものの前年同期に比べ増加し、スマートロジスティクス事業については、需要拡大が続く物流業界への新ソリューション拡販により増加しました。」
AI・IoT技術の実用化について、畜産向け新ソリューションとスマートロジスティクスは増加した一方、食品加工向けAI・IoT製品は前年同期比で減少した。 - FY2023-Q2畜産・物流製品の伸長と食品AI製品の減少有価証券報告書
「畜産分野では供給面の制約により販売出遅れがあったものの前年同期に比べ増加し、スマートロジスティクス事業についても新ソリューションの拡販により伸張しました。一方、文教分野向けインターネット・セキュリティ関連製品や食品加工向けＡＩ・ＩｏＴ製品は減少しました。」
AI・IoT製品について、畜産分野とスマートロジスティクスは増加・伸長した一方、食品加工向けAI・IoT製品は減少した。 - FY2023-Q1AI・IoT事業の製品別増減有価証券報告書
「ＡＩ・ＩｏＴ事業では、これまでの食品加工や交通分野向け製品に加え、2021年度に畜産、物流分野向けに新たに市場投入した製品の本格的な売上拡大を進めてまいります。」
AI技術の実用化について、食品加工・交通分野に加え、畜産・物流分野向けに市場投入した製品の本格的な売上拡大を進める方針を再確認している。一方、当第1四半期の食品加工向けAI・IoT製品売上は前年同期比で減少した。 - FY2022前進有価証券報告書
「ＡＩ故障予知関連では、物流倉庫の設備に対して異常部品を特定する技術や、ソーシャル分野向けにＡＩ需要予測技術を開発し、従来の人手による手法と比較し、予測精度を大幅に向上させることができました。」
AI技術について、物流倉庫設備の異常部品特定技術とソーシャル分野向け需要予測技術を開発し、従来の人手による手法から予測精度を向上させたと記載している。 - FY2021前進有価証券報告書
「ＡＩ画像判定サービス「MMEye」では、最新ＡＩアルゴリズムを搭載することで食品製造において、異物検査だけでなく、商品表示法の検査にも利用できるようになりました。また、「MMEye」のラインナップを拡充し、ユーザがＡＩ学習や精度検証可能な「MMEyeBOX」をリリースしました。」
AI技術の実用化について、MMEyeの用途を食品表示法検査へ拡大し、ユーザーがAI学習・精度検証を行えるMMEyeBOXをリリースした。 - FY2020前進有価証券報告書
「当社独自のＡＩソリューション「Paradigm」では、２つの最新技術を開発しました。１つ目は、画像を画素レベルで判定するセマンテックセグメンテーション技術で、これにより、食品に混入した微小異物検知が可能になりました。２つ目はディープラーニングのブラックボックスを解決するアテンション機構で、画像判定精度の大幅向上と判定根拠の可視化を可能としました。」
AI技術の実用化について、Paradigmに微小異物検知と判定根拠の可視化を可能にする新技術を開発した。 - FY2019前進有価証券報告書
「当社独自のＡＩソリューション「Paradigm」において、ディープラーニングを用いた画像判定技術の開発により、これまで出来なかった焼き加減など色に関する画像検査が可能となりました。これまで人手にたよっていた食料品の外観検査などに適用可能となります。」
AIソリューション「Paradigm」を画像判定へ展開し、従来困難だった色に関する食品外観検査を可能にした。画像判定サービス「MMEye」のリリースも記載している。 - FY2018前進有価証券報告書
「当社独自のＡＩ技術を進化させ、ＡＩソリューション「Paradigm」を故障予知／製造品質／熟練者ノウハウ継承／画像判定の４本柱に発展させました。特に故障予知の分野では、大規模プラントにおいて他社を凌駕する実証結果を得ることで当社ＡＩのブランド価値を高めました。また、画像判定では、従来、人手に頼っていた車両監視・食品検査等をAIに置き換える技術の実証を開始しています。」
AI技術の実用化について、AIソリューション「Paradigm」を4分野に発展させ、大規模プラントで故障予知の実証結果を得たほか、車両監視・食品検査への画像判定技術の実証を開始したと記載している。 - FY2017前進有価証券報告書
「また、ＡＩによる故障予知サービス「MMPredict」の提供を開始しました。」
AI技術の実用化について、故障予知サービス「MMPredict」の提供開始という具体的なマイルストーンを記載している。 - FY2017-Q4再掲有価証券報告書
「さらにビッグデータやＡＩを活用した故障予知サービスの提供等、ＩｏＴ分野での受注拡大に積極的に取り組んでおります。」
ビッグデータやAIを活用した故障予知サービスの提供を引き続き記載している。 - FY2017-Q3前進有価証券報告書
「さらにビッグデータや機械学習を活用した故障予知サービスの提供等、ＩｏＴ分野での受注拡大に積極的に取り組んでおります。」
機械学習等のAI技術について、故障予知サービスとしての提供に進展したことを記載している。 - FY2016初出有価証券報告書
「機械学習を用いて、浄水場向け薬注ガイダンス「MMGuide Water」を製品化しました。また、メカトロニクス機器における故障予兆・異常検知技術を開発しました。さらにDeep Learningなど最新のＡＩ技術の適用に取り組んでいます。」
機械学習による製品化、故障予兆・異常検知技術、Deep Learning適用を研究開発テーマとして示している。