目視確認を10分へ——設計現場の図面照合をAIが支援
記事の要点（3行まとめ）【トレンド】：パナソニック コネクトは、図面と設計仕様書の照合業務にAIエージェントを導入し、設計・開発部門での目視確認を支援する取り組みを社内展開しています。
蓄積した技術資料が、問えば答える——戸田建設の生成AI基盤
記事の要点（3行まとめ）【トレンド】：建設事業で蓄積してきた技術資料・災害事例・提案資料を生成AI基盤に連携し、設計検討・技術判断・提案業務を社員が根拠付きで引き出せる環境を整備する取り組み
帳票のたらい回しを終わらせる——食品卸の商品情報連携にAIが入った
記事の要点（3行まとめ）【トレンド】：食品規格書・商品仕様書など、形式の異なる帳票をAIが読み取り、必要な項目を抽出・変換して商品情報を連携する取り組みが、食品卸業で始まっています。
【大阪発】「製造元」から「発想元」へ。アルミフレームの異端児・エーディエフが実践する、AIとの“壁打ち”経営と技術継承
記事の要点（3行まとめ）【トレンド】：株式会社エーディエフは、独自のアルミフレームを活用した物流ボックス「ダンカーゴ」や簡易クリーンルーム「E-Room+」で現場の課題を解決しています 。
「あの不具合、前にもあったはずだ」——NSKが4,000件の品質データをAIで引き出せる形にした
記事の要点（3行まとめ）【トレンド】：日本精工は、過去の品質トラブルデータを生成AIで参照・要約できる社内アプリを自社開発し、運用を始めています。【メリット】：約4,000件の品質ト
設計の「勘どころ」が次世代へ渡る——荏原製作所が始めた知識基盤の再構築
記事の要点（3行まとめ）【トレンド】：荏原製作所は、設計開発の知識や現場にある判断の背景をAIで整理し、社内で活用できる知識基盤へつなげる取り組みを始めています。【メリット】：給水ユ
技術は口で教えられない——AIが聞き役になった、川崎重工の伝承の現場
記事の要点（3行まとめ）【トレンド】：熟練者の知見をAIが質問で引き出し、若手が参照できる形に整理する取り組みが、製造業の技術伝承で注目されています。【メリット】：川崎重工業とNTT
外注頼みから脱却へ——創業50年のジャバラメーカーが生成AIで手に入れた「自分で判断する力」
記事の要点（3行まとめ）【トレンド】：IT専任部門を持たない中小製造業が、実装を外注するのではなく「自社が判断できる状態をつくる」ことを目的に外部技術顧問を活用する事例が報告されています。