日本特殊陶業のAI活用事例（製造業／2025年）

企業規模大企業（1,000名〜）

地域日本

導入段階部門導入

使用ツールVertex AI Vector Search、Multimodal Embeddings API、Gemini API、BigQuery、Cloud Run

背景・課題

日本特殊陶業（Niterra）では過去に作成された膨大な図面データの検索が属人化しており、ベテラン社員でなければ類似図面を効率的に探し出すことが困難だった。設計判断や見積根拠の可視化も課題だった。

図面PDFを画像形式に変換後、Multimodal Embeddingモデルで視覚的特徴を数値化（ベクトル化）。BigQueryでベクトルデータを管理し、Vertex AI Vector Searchでインデックス化。検索時に図面画像とキーワードの複合検索UIを提供。

Top5再現率80%以上、類似図面探索時間を大幅短縮、2025年6月末本番リリース予定

Top5再現率80%以上の検索精度を実現。従来の人手検索と比較して類似図面の探索時間を大幅短縮。設計・見積対応履歴も表示され、属人化していた業務の標準化に成功。2025年6月末の本番リリースに向け最終調整中。

マルチモーダルAI（画像＋テキスト）の組み合わせにより、図面のような非構造化データの高精度検索が可能になる。ベクトル検索技術は製造業の設計ナレッジ共有に大きなポテンシャルを持つ。