記事検索結果

著者登場/藤川祐喜氏『The Story【製造業編】』（2022/9/26 books）

製造業の場合、米国と中国の対立や新型コロナウイルスの感染拡大などで不確実性が高まり、経営環境は厳しい。

化学産業潮目を見る(5)JSP社長・大久保知彦氏、中興化成工業社長・庄野直之氏（2022/9/23 素材・医療・ヘルスケア）

電動化で車体の軽量化ニーズが高まり、電気自動車(EV)バッテリー周辺など新たに発泡材料を活用できる余地が出ている。

技術で未来拓く産総研の挑戦(229)不揮発性磁気メモリー（2022/9/22 大学・産学連携）

発見当初、電流からスピン流への変換効率はMRAM搭載には困難とされたが、重金属で大きな変換効率が実現して以来、実用化の機運が一気に高まり、各国で材料・デバイス開発が繰り広げられている。 ...

伊藤忠マシンテクノス、植物肉製造機を拡販既存販路を活用（2022/9/21 総合４）

さらに健康意識が高まり、大豆やエンドウ豆を主原料とした植物肉の需要が増加している。

深層断面/基準地価、3年ぶり上昇経済活動回復進む（2022/9/21 深層断面）

商業施設や住宅整備に伴う発展に期待が高まり、19・8%の地価上昇をもたらした。

ヤマハ、音量調節・消音ピアノのラインアップ一新（2022/9/21 建設・生活・環境・エネルギー）

コロナ禍で一層、需要の高まりを感じている」と説明した。

NTT、京都にDC新設分散で災害リスク軽減（2022/9/20 総合１）

DCの分散で災害などのリスクを軽減したい機運の高まりに対応するとともに、地方の企業や自治体のデジタル変革(DX)に伴う情報システム整備の需要を取り込む。

経営ひと言/トルンプ・高梨真二郎社長「日本は特別」（2022/9/19 機械・ロボット・航空機）

同装置は自動化ニーズの高まりなどを理由に「機械への付帯率が上がっている」状況。

リケジョneo(198)日本製紙・早川聡美さん（2022/9/19 ひとカイシャ交差点）

プラスチック削減の機運の高まりもありますが、店先で自社製品に出合うと実際の使われ方を知れてうれしいです。

昭和電工マテ、100億円投資半導体パッケージ用銅張積層板の生産能力倍増（2022/9/16 総合３）

第5世代通信(5G)の普及などに伴い膨大なデータを高速処理する需要が高まり、パッケージ基板は大面積化やそりを抑える厚板化が求められている。

日本化薬、半導体向けエポキシ樹脂増産山口・厚狭新工場に65億円投資（2022/9/16 総合１）

エポキシ樹脂は従来、海外製品との価格競争や需要縮小などで国内生産は低調だったが、半導体向け需要の高まりを背景に20年後半以降回復に転じた。

激動の経営/カインズ(2)顧客の声に耳傾けて（2022/9/16 中小・ベンチャー・中小政策）

これをきっかけに信頼度はさらに高まり、顧客と親密な関係を築くことができた。

深層断面/半導体「後工程」に脚光次世代技術開発が活発化（2022/9/16 深層断面）

重要性の高まりに比例して市場も拡大する見通しだ。

経営ひと言/日本エネルギー経済研究所・小山堅専務理事「基本構造は同じ」（2022/9/16 金融・商品市況）

1970年代には中東産の石油をめぐって供給不安が高まり、“脱中東”の動きが広がった。

化学産業潮目を見る(3)日本化薬社長・涌元厚宏氏、東亞合成社長・高村美己志氏（2022/9/16 素材・医療・ヘルスケア）

また、産業用インクジェットプリンター向けのインクや色材は、デジタル印刷需要の高まりを背景に成長が期待できる。

英競争当局、米マイクロソフトを調査ゲーム大手アクティビジョン買収案件（2022/9/16 総合４）

マイクロソフトによるアクティビジョン買収は、欧州連合(EU)の競争当局からも詳細な調査が行われているが、FT紙の報道では、買収規模やソニーなど競合他社からの懸念の高まりもあり、調査に時...

双日、中国企業と提携日・中・アジアで「植物肉」拡販（2022/9/16 総合４）

さらに健康意識が高まり、大豆やエンドウ豆などを主原料とした植物肉の需要が増加している。

AIビジネスの国内市場、27年度に2兆円規模富士キメラ総研調査（2022/9/15 総合３）

23年度以降、アプリケーションの高度化や特定業務に特化したシステムニーズの高まりを受け、市場が拡大すると予測する。

日銀、24年ぶり為替介入準備か「レートチェック」実施（2022/9/15 総合２）

東京市場では約24年ぶりの円買い・ドル売り介入への警戒感が高まり、円相場は日中に1円69銭乱高下する荒い値動きとなった。

エーザイ、筑波に双腕型細胞培養ロボ導入自動化システム構築（2022/9/15 総合１）

創薬の難易度が高まり、開発期間も長期化する中でロボットや人工知能(AI)を活用した創薬プロセスの効率化が求められている。

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