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。

SIの富士電機ITソリューションがAmazon Q Developer Proで開発生産性を高め、20ユーザーからボトムアップで50ユーザー以上へ利用を拡大した。

設計・開発部門の図面/設計仕様の照合業務にManufacturing AIエージェントを導入。製造業の設計プロセスにおけるAI活用を本格化。

東京海上日動システムズがAI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）「Unicorn Gym」に取り組み、従来2週間を要していた開発スプリントを1日〜半日の「Bolt」単位に短縮。2日間のワークショップで4チームが動作するシステムの初期版を完成させた。

航空業界向けシステム開発のANAシステムズが、Amazon Bedrockを活用したコード生成・レビュー支援ツールを導入し、開発者の生産性を大幅に向上させた。

システムインテグレーターのアイネスがAmazon Bedrock Agentsでマルチエージェント構成の障害原因分析AIエージェント「FA3」を構築し、ガバメントクラウド運用での初動調査時間を従来の約10分の1に短縮した。

製造業向けシステムインテグレーションのエスツーアイがAI IDE「Kiro」を活用し、出張経費精算システムの基本機能をベテランエンジニアが実働約10日で実装。従来手法より開発期間を大幅に短縮した。

食品大手の明治ホールディングスがAmazon Q Developerを導入し、開発・運用を効率化。推進事務局全体で80〜90%の生産性向上を実現し、30名超が継続的に活用している。

WhiteBoxがAmazon BedrockのAIエージェントを用いたAI駆動開発を実践し、数か月かかる開発工数を3週間に削減してAIエージェント活用システム「KanpAi」を開発した。

システム開発のウィンシステムがAIコーディングエージェント「Cline」とAmazon Bedrockを組み合わせ、技術調査を含め10営業日要していた開発工程を1営業日で完遂。開発生産性を10倍に高めた。

ITサービスのBTMがAmazon BedrockとStrands Agentsでシステム調査を自動化するAIエージェントを構築。従来半日かかっていたシステム調査を最短10分に短縮し、PMのトラブルシュート工数を95%削減した。

ホスティング等を手がけるGMOペパボが、複数プロジェクトのドキュメントをNotebookLMに集約。検索時間を大幅に短縮し、開発チームの生産性を高めた。

SNSに投稿された画像から消費者の「声なき声」をAIで抽出し、ビールやコーヒー飲料の商品企画に活用。先入観を排した発想を取り入れ、企画の作業日数を3分の1に短縮した。

AIプログラムにより鉄骨断面設計のバリエーションを自動生成。設計者の基本構造形状をもとに多数の設計案を自動で創出し、設計効率を向上。

トンネル発破工事のAI支援システム「BLAIVE」を開発。AIが切羽観察データから最適な発破パターンを導出し、施工の見える化と効率化を実現。

アルムと共同開発した完全自動切削加工機「TTMC」の量産機を発売。AIソフト「TTMCブレイン」により金属加工の全12工程を完全自動化。

独自AI「FJWLA（Flavor Judgment for Whole Liking Analysis）」をビール開発に導入。ユーザーが「おいしい」と感じるフレーバー構成を成分レベルで特定し、2026年3月以降発売製品から順次適用。

サミットの情報システム部門はAIコーディングアシスタント「Kiro」を活用し、業務アプリケーションを12時間でPoC完成させる圧倒的スピードの内製開発を実現。

精密減速機の世界大手ナブテスコが新中期経営計画を策定し、AI・デジタル技術を活用した製品開発と生産効率化を推進。産業用ロボット向け精密減速機でAI需要に対応した供給体制の強化を計画。

AMD EPYCプロセッサ搭載のハイパフォーマンスコンピューティング環境を導入し、コネクタの設計シミュレーション解析時間を大幅短縮。AI利活用も見据えた計算基盤を整備し、設計品質の向上と業務効率の最適化を推進。