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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

DataRobotの生成AIソリューションを導入し、製造品質の要因解析と改善提案を自動化。検査装置の取扱説明チャットボットも開発し、モノづくりの新たなステージを推進。

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。

独自の生成AIプラットフォーム「JTG AI Concierge（JAC）」を開発・展開。社内機密も扱えるセキュアな環境で30部門まで利用拡大し、全社イベントでアクティブユーザーの高い状態を維持。