化学メーカーのメックが、Amazon Bedrock AgentCore・S3 Vectors・Strands Agentsで情報検索エージェントを構築し、研究業務の情報検索を効率化した。約3週間で開発を完了。

伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）と共同で、マルチモーダルAIエージェントを活用した品質管理の高度化に向けた研究を開始。熟練技能者のノウハウをAIに組み込む。

Google Cloudの生成AIとベクトル近傍探索を活用した類似図面検索システムを構築。Vertex AI Vector SearchとMultimodal Embeddings APIで図面の視覚的特徴を数値化し、Top5再現率80%以上の精度で設計・見積業務を効率化。

製造現場の暗黙知をAIで形式知化する「知識駆動型DXプロジェクト」を本格始動。給水ユニット設計PoCで85%の精度を達成しリードタイム80%削減を実現。

グループ全体で生成AIを活用し、材料の新規用途探索の自動化や製造現場の技術伝承に展開。6,000以上の用途候補を考案し、ある材料では候補選別の時間を従来の約40%に短縮。書類監査対応では年間1,820時間を短縮した。

生成AIを活用した新プラットフォーム「EBARA AI Chat」を内製開発し、2024年7月に全社展開を開始。総利用回数は約75万回に達し、並行して製品設計の暗黙知をデジタル化した「EBARA開発ナビ」で開発期間33%短縮を目指す。

生成AI「Super RAG」を活用したKY（危険予知）サジェストシステム「MGC-KYAS」を国内5工場に導入。過去の類似災害の即時参照と安全ノウハウの標準化を実現。

工場の熟練技術者の知見を生成AIに学習させ、設備故障時の対応を迅速化するシステムを開発。国内全8工場への展開を計画し、設備停止時間を30%以上削減見込み。

NECと共同でPLMソフトウェア「Obbligato」と生成AIを活用した設計業務の高度化実証を開始。技術情報の検索・要約をAIが支援し、技術伝承を促進。

NTTデータと協力し、衣料用粉末洗剤の生産技術領域において熟練技術者の暗黙知を生成AIで形式知化する「知識伝承AIシステム」を開発。

松下幸之助の思考・哲学を再現する「松下幸之助AI」をPHP研究所と共同開発。創業者の経営哲学を組織全体で活用する新しい試み。

国内全従業員約3万人を対象に対話型AIを本格導入。生産現場でのエラー対応マニュアル提示から社内情報検索まで、工場を含む幅広い職場で生産性向上を推進。