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。

デンソーが Microsoft 365 Copilot を段階展開し、導入初期の300人で1人あたり月12時間の業務時間削減を達成した。2024年4月に本社社員6,000人へ導入し、3万人への全社展開が決定している。

JFE エンジニアリングが生成 AI 活用基盤「Pla'cello xChat」を整備し、社内1,000名以上が利用している。OCR と生成 AI を組み合わせた見積書のデータ抽出で、見積り比較業務を数十%削減した。

日立パワーソリューションズが、保守知識を共有する生成 AI 環境「Power AI Ground」を構築した。Excel 帳票データの扱いを見直すことで、回答精度を40%から90%へ引き上げた。

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。

AWS上に閉鎖型AI環境を構築し、労働災害報告書作成支援AIと経営ダッシュボードを内製開発。231の経営指標を可視化した。

テキストロン・アビエーションがMicrosoft Azure OpenAI Serviceを活用し、航空機整備支援AI「TAMI」を開発。6万ページ超の整備マニュアルを集約し、トラブルシューティング時間を20分から1-2分に短縮。全世界20拠点1,600人の技術者に展開。

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。

Azure OpenAI Serviceをベースとした専用生成AI基盤「Y-Assistant」を自社開発し、全社約23万人の従業員を対象に2024年2月から本格導入。管理間接部門の生産性向上と販管費率の削減を推進している。

3つのLLM（ChatGPT・Claude・Gemini）を使い分けできる生成AIプラットフォーム「EBARA AI Chat」を内製開発し全社展開。総利用回数75万回超を達成。

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。

旧昭和電工・日立化成の蓄積データを生成AIで対話形式活用できる社内システム「Chat Resonac」を開発。25以上のアプリケーションで作業時間を5分の1に短縮。

非エンジニア社員が生成AI業務アプリを自作する実践プログラム「GPT-Lab」を展開。全社で3,000件以上の業務改善アイデアを創出し、16個の生成AIアプリを社員が開発。

Azure OpenAI Serviceを活用し、150年の技術資産を検索可能にする「技術資産AI-Chat」と研究支援ツール「EDISON」を開発。全社横断の生成AIチームが推進。

社内版ChatGPT「Nissan AI-Chat」を開発し、本社・開発部門の従業員約4,500人が利用。RAGによる社内文書検索も開始し、業務効率化と品質向上を推進。