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。

防災のヤマトプロテックが、Amazon BedrockとKiroでAI-OCR書類電子保管システムを構築し、手作業入力を85%以上削減。構築期間はわずか2日だった。

ジールの支援によりAzure DatabricksとAzure OpenAIを活用したデータ・AI活用を推進。事業部門の79%が業務改善を実感するDX成果を達成。

自社開発のIoTシステム「iXacs」と生成AIを組み合わせた「AI製造部長」を導入。IoTデータを自動解析し、課題をチャット形式で全員に共有。

AI・DX人材育成を本格化し、パーソルイノベーションの「Reskilling Camp」を導入。IoT・AI・データ解析部をDX推進室に統合してグループ全体のデータ経営を加速。半導体・エレクトロニクス分野をAI需要対応の成長領域に位置づけ。

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。

「アロンアルフア」で知られる化学メーカーが、社内情報を自然言語で検索できるAIチャットツールを自社開発。セキュリティ対策として専用クラウド環境で運用し、社員の定型業務効率化とアイデア創出を支援。

生成AIを活用した品質トラブル参照アプリケーションを自社開発し、約4,000件の品質トラブルデータの可視化と要約機能を実現。国内5,000名以上の設計・製造・品質保証担当者に展開し、情報要約を約30秒で完了可能にした。

独自の130億パラメータLLMを活用し、デクセリアルズの新規用途探索に生成AIを導入。特許・論文・ニュース等のデータから技術シーズと市場ニーズの双方向マッチングを実現。

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。

グループ全社規模のRAG基盤をわずか2週間で構築。400TBのファイルサーバと180万文書に対応し、約29万人が利用可能な社内ナレッジ活用環境を実現。

社内ChatGPTサービス「Chat-IHI」を展開し4,000名以上が毎日利用。プログラム作成2週間→5分、画像テキスト化1時間→5分など劇的な効率改善を実現。

「DX NEXT empowered by AI」を掲げ、3ヶ月で750個のAIアプリを社員が作成。生成AIのアクティブユーザー率100%を目標に、DXによる100億円の事業貢献を目指す。

生成AIを活用した品質トラブル参照アプリケーションを自社開発。経験やスキルに関わらず必要なデータにたどり着ける仕組みで、国内約5,000名以上の社員に2025年6月から展開。

自社向け生成AI活用環境「ChatAGC」をAzure OpenAI Serviceで構築し全社導入。2024年に11万時間以上の業務時間創出効果を確認。RAG機能により社内データ連携も実現。

全社員約11,600名に生成AIアシスタント「ConnectAI」を展開。2年目で年間44.8万時間の業務時間削減を達成し、AI活用が「聞く」から「頼む」へシフト。

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。

AI・DX推進部門を新設しデジタル人材を3年以内に2.6倍の約80人に拡大する計画を策定。藤沢工場でAI・IoTによる製造現場のデジタル化を推進。

Google Cloud上に統合データ基盤を構築し、生成AIによるSQL自動生成とベクトル近傍探索による類似図面検索システムを開発。データ分析の民主化を推進。

社内規格の確認作業を支援する生成AIシステムを導入。規格確認1回あたりの作業時間を5分から1分へ最大80%短縮。