横浜ゴム（5101）・施策前進
インフォマティクス技術を活用したタイヤ設計
FY2017に初出。4回の記載のうち3回が「前進」で、最初の「前進」はFY2021。直近の記載は2026-10-03。
4記載
9年にわたる
0うち適時開示
動きの推移
同じテーマの他社
インフォマティクス・AIによるタイヤ設計高度化2社が書いているテーマ・逆風0社・追い風3社
直近の記載が「前進」なのは、ほかに1社。
尾根＝前進を書いた年、谷＝悪化を書いた年。奥ほど前向きな会社。 ドラッグで回転、スクロールで拡大、右ドラッグで移動。スマホは2本指で回転・拡大（1本指はページのスクロール）。
全記録提出書類・適時開示・報道、新しい順
- 2026-10-03前進news.yahoo.co.jp
「マクロ視点では、ヨコハマ独自のAI設計技術であるハイコラボ（HAICoLab）を駆使して、溝やブロック配置を最適化し、接地面積の最大化を図っている。」
HAICoLabを活用したタイヤ設計が、アイスガード8 SUVの溝・ブロック配置の最適化という具体的な製品適用に進んだと報じられた。 - FY2024前進有価証券報告書
「2024年7月、XAI（eXplainable AI=説明可能なAI）を活用したタイヤの設計支援システムを独自に開発しました。」
HAICoLab・特性値予測AIによるタイヤ設計の取り組みが、XAIによる設計因子の提示、設計仕様の改善、最終仕様の根拠確認を行う支援システムの独自開発へ進展した。 - FY2021前進有価証券報告書
「今回のシステムは当社が2020年10月に策定したAI利活用構想「HAICoLab（ハイコラボ）」に基づいて開発。人がタイヤの設計パラメーターである構造や形状に関する仕様データ、コンパウンドなどの物性値に関する材料データ、評価条件を入力すると予測されるタイヤ特性値をAIが出力します。」
インフォマティクスを活用したタイヤ設計が、構造・形状・材料データからタイヤ特性値を予測する実用システムへ具体化した。 - FY2017初出有価証券報告書
「タイヤのゴム材料と形状設計にインフォマティクス技術を活用したタイヤ設計技術を開発しました。本技術はAI（機械学習）による情報・知識探査を活用したことが最大の特長です。」
AIを用いて設計因子を客観的・定量的に短時間で導き出し、高性能タイヤの開発精度・スピード向上を目指す技術を開発した。