事例紹介 【IT×ナレッジ検索】パナソニック コネクトが生成AIで年間44.8万時間を削減した事例
パナソニック コネクトがAIアシスタントConnectAIで年間44.8万時間の業務削減を達成した事例。前年18.6万時間→2.4倍に拡大。「聞く」から「頼む」への移行と全社員1.2万人への浸透設計を、中小企業が再現できる形に翻訳して読み解く。
ナレッジ検索・社内Q&A
事例紹介 
事例紹介 【非エンジニア×AI】個人が複数SaaSで月商550万円規模 技術がなくても積み上げる設計
海外の非エンジニアRashid氏が、投資家マッチングなど複数のSaaSを6年かけて積み上げ、AIを運用に活用して月商550万円規模(ポートフォリオ合算MRR)に育てた事例。「技術がないからSaaSは無理」という思い込みを治療薬として解いた積み上げの設計を、日本の非エンジニア個人事業主にどう転用するか市野が読み解く。
事例紹介 【お客様の声×PDF対話AI】個人開発の2サービスで年商1億円規模 運用が面倒な悩みを解く設計
海外の個人開発者Damon Chen氏が、お客様の声を集めるツール「Testimonial.to」とPDFと対話するAI「PDF.ai」の2本だけで年商1億円規模(合算ARR)を実現した事例。「証言集めが面倒」「資料が多すぎて探せない」という悩みを治療薬として解いた設計を、日本の制作会社・士業・コンサルにどう転用するか市野が読み解く。
事例紹介 【IT×社内検索】ナレッジセンスのRAG最新実装手法2025年版
ナレッジセンスCEOがZennで公開した大企業向けRAGの最先端実装トレンド整理。ハイブリッド検索・リランキング・PageIndex・GraphRAG・Self-RAG・Adaptive RAGなどの選び分けと、中小企業で着手するときの優先順位を解説。
事例紹介 【IT×社内検索】キヤノンITSの社内RAG運用Good評価3割
キヤノンITソリューションズが社員向けサポートセンターでRAGを試験運用、228件評価でGood約3分の1。Bad原因は文書不備46%・検索精度42%・生成AI精度12%という内訳が公開された。中小企業の社内ナレッジ検索導入で押さえるべき落とし穴を解説。
事例紹介 【製造×AI】U.S. Steel MineMind 作業オーダー約20%短縮・60台超ハウルトラックを中小製造・現場が再現する設計
U.S. SteelがGoogle Cloudの生成AIでMineMindを構築、作業オーダー処理約20%短縮・60台超ハウルトラックの整備情報をVertex AI+Document AIで検索可能化。中小製造・現場の「整備マニュアルの分散+ベテラン依存+検索に時間がかかる」課題を、社内文書AI検索+ナレッジ統合+効果計測で解く設計を、製造業10〜100規模にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【公共/非営利×AI】UK GOV.UK Chat 10,136名・23,838質問・回答精度90%・jailpreak508件100%遮断を中小自治体・公共機関が再現する設計
UK政府が「GOV.UK Chat」テスト、10,000人超利用・10,136名/23,838質問・回答精度76%→90%向上・jailbreak508件100%遮断・AWS Bedrock+Claude基盤を達成。中小自治体・公共機関の「問合せ件数膨張+人員不足+情報散在」課題を、Claude+RAG+ガードレール+ログ分析で解く設計を、職員50〜500人規模にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【製造×予知保全】ダイキン×日立設備故障診断AI10秒90%精度を中小設備メーカーが再現する設計
ダイキン×日立の設備故障診断AIエージェントが故障原因と対策を10秒以内90%精度で回答し対応時間半減見込み。中小製造業の「ベテラン保全員の暗黙知が継承されない」課題を、過去保全ログRAG+図面PDFベクトル検索+10秒回答で解く設計を、社員5〜100名規模にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【建設×ナレッジ】鹿島Kajima ChatAI+K-SAFE社内2万人運用を中小建設業がAIナレッジで再現する設計
鹿島建設がKajima ChatAI+K-SAFEをグループ2万人で運用し法令検索+安全リスク数十秒判定を実現。中小建設業の「ベテラン職人が辞めると詰む」課題を、施工事例DB+AIナレッジ検索+安全リスクAIで解く設計を、社員10〜50名規模にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【金融×ナレッジ検索】みずほFGが生成AIで月22万時間の業務削減を達成した社内基盤事例
みずほFGが社内生成AI基盤「Wiz Chat」を全社展開し月22万時間の業務削減を達成した事例。中小金融・地方銀行・信用金庫の「行内規定の検索に時間が取られて顧客対応が遅れる」課題を、RAG+規定連携+業務特化プロンプトで解いた設計を、社員10〜100名規模にどう転用するか読み解く。