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ヒューマノイドロボット開発の成功のカギは、数百もの技術をいかにチームとしてまとめ上げるかにあります。そんなフィジカルAI時代に、ルネサスがエンジニアの複雑な挑戦をどう支えるのかをご紹介します。

2025年度統合報告書の発行に合わせ、ルネサスの環境・サステナビリティへの取り組みを担当幹部が紹介します。

フィジカルAI時代においてアナログ技術はどのような役割を担うのか。新アナログ責任者が、ルネサスの強みと今後の成長戦略を語ります。

AI推論の時代、データセンターに求められるのは演算能力だけではありません。電源、メモリ、制御が融合する次世代インフラで、ルネサスが果たす役割とは。パワー担当の執行役員Zaher Baidasが語ります。

UL 217/268規格の改訂により、煙感知器にはこれまで以上に高い検知精度と効率が求められています。ルネサスは、誤報の低減、電池寿命の延長、そしてUL規格への適合を、より少ない部品点数で実現できるよう支援します。

ヒューマノイドロボットがフィジカルAIのイノベーションをどのように加速しているのか、なぜエッジインテリジェンスが重要なのか、そしてルネサスがセンシング、モーション、電源、制御の各技術を通じて、より賢く、より安全なロボットの実現をどのように支えているのか、その全貌をご紹介します。

プラットフォーム性能の評価から車両レベルPoC（概念実証）まで、R-Car X5 SoCとRoX SDKが、市場ニーズに対応するスケーラブルなエンドツーエンドADASの量産展開をどのように実現するかをご紹介します。

微小なベルトの損傷を、インバータ電流／電圧信号だけで検出します。 MCK-RA6T2モータ制御キットとReality AI Toolsを使用することで、98％の精度を持つTinyMLモデルを構築し、組み込み環境でのリアルタイム故障検出と予知保全を実現できます。

2段および単段の車載充電器（OBC）DC/DCコンバータについて、動作原理、性能特性、システムレベルでの影響を明確に比較することで、アーキテクチャ上のトレードオフを解説します。

非侵入型負荷監視（NILM）と改ざん検知技術を組み合わせたエッジAIにより、高度なスマートメータを実現します。機器ごとの使用状況を可視化し、改ざんを抑止するとともに、クラウドへの依存を解消します。