SGL — 製造現場AI研究室

manufacturing / case studies

GENIAC-PRIZE 製造業AI活用事例——川崎重工業・パナソニックHDの受賞・導入事例

A-SEI-17｜初版 2026-10-11｜改訂 2026-10-11

研究の問い: 製造業で実際にどのような企業特化型AIが使われ始めているか。

経済産業省とNEDOが実施する「GENIAC-PRIZE」は、生成AIの社会実装を促進する懸賞金付きコンテストです。2025年公募分の表彰式は2026年3月24日に行われました[1]。製造業関連の受賞・導入事例を公式資料にもとづき紹介します。

川崎重工業×NTTデータ——暗黙知伝承システムが「ユーザー変革賞」受賞

川崎重工業はNTTデータと共同で、熟練者の暗黙知を次世代へ継承するシステムを開発し、GENIAC-PRIZEの「ユーザー変革賞」を受賞しました[2]。本サイトの技能伝承に関する記事群（技能伝承 完全ガイド）で扱ってきた「熟練者の退職」という課題に、生成AIで取り組む事例の1つです。

ダイキン工業×フェアリーデバイセズ——フィールドサービス業務のAIエージェント

ダイキン工業はフェアリーデバイセズと開発したAIエージェントで、同じくGENIAC-PRIZEを受賞しています。対象はフィールドサービス業務で、製造現場そのものではなく保守・サービス業務への適用例です[3]。

パナソニックHD×ストックマーク——企業特化LLMを工場にトライアル導入

パナソニックホールディングスはストックマークと共同で、国内最大規模とされる企業特化LLM「Panasonic-LLM-100b」を開発し、様々な部署・工場・事業所にトライアル導入していると経済産業省のGENIACユースケース記事（2025年6月6日）で紹介されています[4]。

事例を読む際の注意

これらの事例はいずれも、企業特化型・自社データ活用型のAIが製造業で実際に使われ始めている動きを示すものですが、データを具体的にどこに置いているか（オンプレ・閉域網・国内クラウドのいずれか）までは、本稿が参照した一次情報では明示されていません。データの置き場所の選択肢そのものは製造業のAIデータ主権 完全ガイド（A-SEI-P02）で整理しています。

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出典

1. 経済産業省/NEDO「GENIAC-PRIZE」2025年公募分表彰式（2026年3月24日）。meti.go.jp
2. 経済産業省/NEDO「GENIAC-PRIZE」成果発表カタログ——川崎重工業×NTTデータの暗黙知伝承システムが「ユーザー変革賞」を受賞。nedo.go.jp（PDF）
3. 経済産業省/NEDO「GENIAC-PRIZE」成果発表カタログ——ダイキン工業×フェアリーデバイセズのフィールドサービス向けAIエージェントが受賞。geniac-prize.nedo.go.jp（PDF）
4. 経済産業省「GENIACユースケース記事」（2025年6月6日）——パナソニックHD×ストックマークの企業特化LLM「Panasonic-LLM-100b」を社内の部署・工場・事業所にトライアル導入。meti.go.jp

最終更新: 2026-10-11｜参照した一次情報: 4件｜本記事の推定値には【推定】を明記しています｜誤りのご指摘はお問い合わせへ。

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データ主権クラスタの関連文書

• 【完全ガイド】製造業のAIデータ主権——オンプレ・閉域網・国内クラウドをどう使い分けるか（A-SEI-P02）本稿の親記事。3つの選択肢の全体像。
• 【完全ガイド】製造業の技能伝承——7つの方法の比較・費用・進め方・失敗パターン（A-SEI-P01）川崎重工業の事例が取り組む課題そのものの全体像。