空研工業とRecursive、70年分の図面から部品の図面を探すAIを共同開発
要点空調機器メーカーの空研工業は、70年以上たまった図面・技術資料をAIが読んで探す「AIナレッジ基盤システム」を、Recursiveと共同開発した。
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福岡工場の試用では、数十分〜半日かかっていた図面探しが平均4.5分で済み、年間で約90%の工数削減を見込む（昨年度実績をもとにした試算）。最終判断は技術者が元資料を見て行う設計で、年内に福岡・千葉工場での本格導入を目指す。
11月5日号のニュース
要点と一次情報を、3件に絞りました。
- 出典：Recursive 公式ニュース（新しいタブで開く）
バイセル、年約50万件の買取契約の確認をAIに。来期は約50名分の増員を回避へ
要点リユースのバイセルを運営するBuySell Technologiesは、出張買取の契約確認（電話での同意確認・書類照合・満足度の電話）にAIを導入した。
出典：BuySell Technologies 公式プレスリリース（新しいタブで開く）詳しい内容を読む
2026年10月末時点で、決裁コールの約95%、フォローコールの約50%をAIだけで完了し、契約書類の確認は約45%をAIで済ませている。来期はAIがなければ必要だった約50名分の増員を避け、3億円規模の人件費効率化を見込む。判断が難しい案件は社員が対応する。
Kong、みずほFGの「数千規模」のAIエージェント活用を支える接続管理基盤を提供
要点Kong株式会社は、みずほフィナンシャルグループに対し、AIエージェントと業務システム、LLMをつなぐ「Kong AI Gateway」の提供を始めた。
出典：Kong株式会社（PR TIMES）（新しいタブで開く）詳しい内容を読む
現場の担当者自身がノーコードでAIエージェントを作る流れが広がるのに合わせ、接続ルールを共通基盤で管理し、アプリごと・ユーザーごとのトークン利用量（コスト）も見えるようにする。
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図面や職人の勘といった「社内にしかない資料と判断」を、AIに読ませる事例が出た。
11月5日号の製造業向け紙面を、そのまま全文公開しています。
空研工業とRecursive、70年分の図面から部品の図面を探すAIを共同開発
70年分の図面から対応する図面を探す作業が数十分〜半日から平均4.5分に。部品番号の改訂・枝番・表記ゆれにも対応するとされ、紙や形式がバラバラな図面資産を持つ工場ほど当てはまる（効果は同社の試算で、最終判断は技術者）。
仕事で試すなら：よく探す図面の種類を3つ選び、「探すのに何分かかるか」を今週の現場で実測する。
any、ベテランの「判断基準」を引き継ぐAI「Qast Clone」を提供開始
ベテランの判断基準（なぜこの検査は厳しく見るのか、等）を会議音声や資料から抜き出して残すサービスが出た。人的支援つきで、導入は大企業が先行。
仕事で試すなら：来年退職する人に、「この不良は〇〇を見る」という判断を5つ聞き出す日程を入れる。
Acompany、データを暗号化したまま使える「秘密を守れるAI」を他社ソフトに組み込める形で提供
設計情報など社外に出せないデータを、暗号化したままAIで使う技術がAPIで提供される。ただし導入は18社の段階で、自社データでの効果は未確認。
仕事で試すなら：AIに入れてはいけない資料（図面・原価表など）の一覧を1枚にまとめ、情シスと共有する。
今日のひとつ：社内で一番「探すのに時間がかかる図面・資料」の種類を1つ決め、直近1週間の探した回数を数える。
ほか9業種の読み解きも見る
確認電話や書類照合のAIが、実際に人件費の数字を動かし始めた。
飲食・宿泊は「確認の電話」と「入れ替わりの激しいスタッフの手続き」が重い。そこにAIが入ってきた。
記録や手続きを速くする前に、AIに「個人情報」と「判断」をどう扱わせるかを決める朝。
図面、契約書類、オフィスの稼働データ。紙と人に頼ってきた資料を、AIが読み始めた。
物流は「人が確認する電話・書類」と「ベテランの勘」を、AIに分ける検討に入れる。
数千のAIエージェントを動かすには、性能よりも「接続の管理」と「コストの見える化」が要る。
士業・コンサルは「判断の型」と「預かった資料の守り方」が商売道具。そこにAIの新製品が来た。
採用・教育の現場で「ベテランの目」と「個人情報」をAIにどう渡すか、が論点になった。
自治体は「庁内手続き」と「ベテラン職員の知識」、そして個人情報の守り方が先に来る。
AIが出典付きで要約。投資・法務・医療判断の根拠にしないでください
空研工業の事例は、長年蓄積した図面や技術資料をRAG／ナレッジ基盤で短時間に検索できる点を示しており、GugenのGugen AXやRAG関連サービスに対する製造業側の導入ニーズが高まる可能性があるかもしれません。試せる行動としては、図面・図版のOCRやドメイン特化の索引化を含む製造業向けPoCを提案し、探索時間と工数削減の定量的な効果を小規模工場で検証することが考えられます。
AIが読み、編集者が確かめて出す。
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- AIが要約と10業種への影響を書き、編集者が全文を読んでから公開します。
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