横浜ゴムのタイヤ開発で、社内に蓄積された技術文書を検索・要約して意思決定を支援するRAG生成AIシステム。

タイヤ開発に必要な社内技術情報・根拠資料を迅速に見つけ、開発判断に活用する。

当サイトの編集メモです。企業が実際に採用した条件とは区別しています。

概要の詳しい記録

横浜ゴムは、社内技術文書を検索するRAG型生成AIシステムを開発し、2026年8月に本格稼働を開始したと発表した。タイヤ開発担当者が質問を入力すると、AIは社内文書から根拠情報を探して回答し、出典文書へのリンクも示す。質問意図に応じて検索計画・取得・結果評価を繰り返すAIエージェント機能も組み込まれている。

導入段階の詳しい記録

横浜ゴムの2026年8月28日付発表によれば、社内技術資料を対象とする独自RAG生成AIシステムは2026年8月に本格稼働を開始した。利用主体はタイヤ開発担当者として説明される。導入部署数、利用者数、運用場所、基盤モデルやクラウドサービスは明記されない。

成果の詳しい記録

会社は、タイヤ開発に必要な技術情報を素早く見つけ、根拠を確認しながら解釈・意思決定に活用できるとしている。検索所要時間、回答品質、研究開発期間、開発成果の定量的な測定値は公表されていない。

留意点の詳しい記録

対象は横浜ゴムのタイヤ開発担当者が社内技術文書を検索・参照して開発上の判断を行う本格稼働中のRAGシステムに限定する。グループ全社、他事業部、製造ライン、顧客利用への展開とはしない。システムは同社独自として紹介され、HAICoLab活用環境の拡張とされるが、LLM、RAG基盤、クラウド、検索・埋込みモデルのSKUは不明。応答根拠リンクと人間による確認を含む協働であり、AIの結論を自動決裁としない。定量効果は報告されていない。

掲載名

横浜ゴム株式会社

対象業務

製品・サービス開発

取組・サービス

横浜ゴムのタイヤ開発で、社内に蓄積された技術文書を検索・要約して意思決定を支援するRAG生成AIシステム。

AIの使い方

開発担当者が目的に応じた質問を入力すると、RAGで社内技術文書から関連情報を検索し、根拠文書へのリンクを添えた回答を提示する。実装されたAIエージェントが質問意図を把握し、検索計画、情報取得、結果評価を自律的に繰り返して回答精度を高める。

主に使う人

従業員向け

資料で確認できた導入規模

このサイトでは具体的な導入規模を確認できていません。

分類は取り組みの一部を示します。人の確認・引継ぎの範囲は、使い方と原典で確かめてください。

未確認は「非公表」「効果なし」とは異なります。試験・デモ・計画は本番運用と区別し、公表値を独立検証済みの効果として扱っていません。

このサイトへの初回掲載日時

2026/11/01 16:23:19 JST

AI活用開始時期

2026-08

出典ページ最終更新日

このサイトでは未確認

事例集掲載確認日

このサイトでは未確認

この事例の最終編集日時

2026/11/01 16:23:19 JST

出典閲覧日時

2026/11/01 16:20:26 JST

出典再確認日時

2026/11/01 16:20:44 JST

AI活用開始時期、出典の公開・更新日、このサイトへの掲載日、確認日は別の日時です。資料の日付から開始時期を推測していません。