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製造業のAI活用事例

村田製作所のマルチAIで解析を20分に短縮AI活用事例の構造図連携支援確認実証試算背景研究開発データ要望研究開発を支援AI処理マルチAIエージェント人の役割研究者の最終判断利用材料開発で実証成果解析6時間を20分にhttps://news.mynavi.jp/techplus/article/20260930-5050681/
村田製作所のマルチAIで解析を20分に短縮
日立の設計ナレッジシステムで設計不備を100%抽出AI活用事例の構造図入力対応蓄積検図背景技術文書と熟練知課題ルール確認の負担AI処理設計ナレッジシステム成果設計ナレッジ蓄積成果設計不備を100%抽出https://it.impress.co.jp/articles/-/29782
日立の設計ナレッジシステムで設計不備を100%抽出
豊田自動織機のAzureインダストリアルAI塗装不具合25%減AI活用事例の構造図統合分析要因分析可視化短縮改善背景工場データの収集課題要因を特定できない人の役割データ基盤を構築AI処理約400変数を分析成果分析を高速化利用現場で共同利用成果不具合率25%減https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26552-toyota-industries-corporation-azure
豊田自動織機のAzureインダストリアルAI塗装不具合25%減
日立MLCPで製造部門の調整案を自動立案AI活用事例の構造図考慮自動化協調提示判断再調整提供制約実行上の制約条件課題部門間調整の負担課題横断計画の難しさAI処理MLCPで計画最適化人の役割担当者の最終判断利用変更案の提示結論2027年提供予定https://it.impress.co.jp/articles/-/29730
日立MLCPで製造部門の調整案を自動立案
東芝、Azure OpenAIでSMT原因究明を数分に短縮AI活用事例の構造図参照分析可視化入力提案短縮背景設備データの可視化課題熟練者への依存要望判断根拠の可視化人の役割KPI異常値を指定AI処理Azure OpenAI分析利用対処案を画面表示成果数分以内に対処案https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/25623-toshiba-corporation-azure
東芝、Azure OpenAIでSMT原因究明を数分に短縮
Azure DatabricksによるRAGデータ基盤AI活用事例の構造図対応刷新活用検証提供展開統合標準化背景データの急増課題複雑な基盤運用要望二次・三次利用人の役割PoCで検証AI処理Azure Databricks人の役割テンプレート提供利用20件へ提供成果ほぼリアルタイム活用結論全社標準化を計画https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26298-tokyo-electron-azure-databricks
Azure DatabricksによるRAGデータ基盤
デンソー工機部のDynamics 365によるAI DXAI活用事例の構造図対話合意対応蓄積連携導入基盤効果背景技能継承の危機課題納期とコスト増背景業務・会話データ人の役割現場の合意形成AI処理AIエージェントAI処理Dynamics 365利用現場アプリの導入成果工数20%削減見込みhttps://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26252-denso-corporation-dynamics-365
デンソー工機部のDynamics 365によるAI DX
豊田自動織機、Azure AIで塗装不具合25%減AI活用事例の構造図前提対応実現供給提示寄与実践結実展開表示背景熟練者減と目視検査課題原因特定に数週間要望リアルタイム品質管理その他Azureデータ基盤AI処理400変数のAI分析人の役割現場のデータ活用利用リアルタイム可視化成果不具合約25%削減結論他工程への拡大https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26552-toyota-industries-corporation-azure
豊田自動織機、Azure AIで塗装不具合25%減
「ジーエン図面」で図面のAI読取と検索を実現AI活用事例の構造図処理対象課題対応課題対応検索対象化情報連携業務利用導入拡大展開方針利用の広がり販路拡大背景多部門で図面を扱う課題管理の分断と属人化課題検索困難とミスAI処理AI読取・OCR・分類AI処理全文・類似検索その他関連データ一元管理利用図面・書類の検索活用成果製造業で導入が進行結論SB C&Sと販路拡大
「ジーエン図面」で図面のAI読取と検索を実現
ヤンマーHD、QDIC採用と生成AI自動化を一部運用AI活用事例の構造図運用要望AI活用基盤AI処理生成AI自動化利用一部で運用https://it.impress.co.jp/articles/-/29622
ヤンマーHD、QDIC採用と生成AI自動化を一部運用
日立Agentic AI基盤でSI全工程の生産性を向上AI活用事例の構造図活用対応適用統合配置削減実績蓄積背景IT・OT SI資産課題熟練者減少要望近代化需要AI処理VelocityAI連携AI処理Agentic AI基盤AI処理工程別AIエージェント成果トークン費削減成果社内生産性向上利用AI可読ナレッジhttps://it.impress.co.jp/articles/-/29623
日立Agentic AI基盤でSI全工程の生産性を向上
東芝のAzure OpenAI製造ライン原因究明AI活用事例の構造図原因究明知見活用要件入力返却短縮改良背景SMTラインの複雑化課題熟練者への依存要望現場で使えるAI人の役割異常KPIを指定AI処理AIマルチエージェント利用対処案を確認成果数分で対処案提示結論2026年製品化計画https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/25623-toshiba-corporation-azure
東芝のAzure OpenAI製造ライン原因究明