RAG活用、製造業でも本格化

「RAG普及で加速する製造業のナレッジ活用　　技術継承への貢献にも期待」という記事を読むと、RAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）活用を、試験的な導入から本格化させようとする企業が増えているようです。
以下は、記事に登場する企業とその取り組みを表形式でまとめたものです。

企業名
取り組み内容

中外製薬
社内AIアシスタント「Chugai AI Assistant」にRAGを適用。過去のプロジェクト事例や資料検索で活用。

AGC
社内ツール「ChatAGC」にRAGを追加。過去の開発や設計情報、トラブル情報を検索し、利用者の権限に基づいて回答を提供。

パナソニックHD
RAG環境を構築し試行中。若手技術者の支援やノウハウの継承を目的として「Panasonic-LLM-100b」を開発。

NEC
PLM「Obbligato」と連携し、LLMとRAGを活用した問い合わせ応答システムを開発。過去のノウハウを基に高精度な応答を実現。

エムニ
ChatGPTを用いてベテラン技術者の暗黙知を形式知化するツールを開発。若手技術者が現場トラブルを効率的に解決可能な仕組みを提供。

ライオン
NTTデータと共同で、生成AIを用いて洗剤製造プロセスの暗黙知を「勘所集」として形式知化し、「知識伝承AIシステム」で活用可能に。

富士通
「ナレッジグラフ拡張RAG」を開発。製品マニュアルや設備機器ログをナレッジグラフ化し、高精度の検索を実現。

パナソニックコネクト
ナレッジグラフを活用するAIエージェントを開発。従来よりも高い回答精度と速度を実現。

 
 
RAG普及で加速する製造業のナレッジ活用　　技術継承への貢献にも期待
2025年01月09日
https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2501/09/news092.html
 
 
 
RAG Adoption Gaining Traction in the Manufacturing Industry
An article titled "Accelerated Knowledge Utilization in Manufacturing with RAG Adoption: Expectations for Contribution to Technology Succession" suggests that more companies are transitioning from experimental adoption to full-scale implementation of RAG (Retrieval Augmented Generation). Below is a table summarizing the companies mentioned in the article and their initiatives:
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Company Name
Initiative Details

Chugai Pharmaceutical
Applied RAG to its in-house AI assistant, "Chugai AI Assistant," to facilitate searches of past project cases and documents.

AGC
Integrated RAG into its internal tool, "ChatAGC," enabling searches of past development, design, and troubleshooting information, with responses based on user permissions.

Panasonic Holdings
Developed a RAG environment currently under trial, aiming to support young engineers and transfer technical know-how through "Panasonic-LLM-100b."

NEC
Created a query-response system integrating RAG with its PLM "Obbligato," enabling high-accuracy responses based on past expertise.

M2I
Developed a tool using ChatGPT to formalize veteran engineers' tacit knowledge, providing young engineers with a system to efficiently resolve on-site issues.

Lion Corporation
Collaborated with NTT Data to formalize implicit knowledge of detergent manufacturing processes into a "Hints Collection" using generative AI, making it usable with a "Knowledge Transfer AI System."

Fujitsu
Developed "Knowledge Graph Augmented RAG," converting product manuals and equipment logs into knowledge graphs for high-accuracy searches.

Panasonic Connect
Created an AI agent leveraging knowledge graphs, achieving higher response accuracy and speed than traditional methods.