生成AIは「蔵人のひとり」―新製品の工程最適化への活用
Generative AI as “One of the Brewers” : Application to Product Development and Process Optimization
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880
- 文献番号
- 20264417
- 文献・情報種別
- 会誌「自動車技術」
Vol.80 No.5
- 掲載ページ
- 98-102(Total 5 p)
- 発行年月
- 2026年 5月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
書誌事項
| カテゴリ | ホットトピックス |
|---|---|
| カテゴリ（英） | Hot Topics 翻訳 |
| 著者 | 1) 鈴木 健吾, 2) 畑瀬 研斗 |
| 著者（英） | 1) Kengo Suzuki, 2) Kento Hatase |
| 勤務先 | 1) 津南醸造, 2) MEMORY LAB |
| 抄録 | 津南醸造はLLMを酒造りに融合した「スマート醸造」を開発した。製造の暗黙知を継承が困難なことと原料の供給状況が変動するという二つの課題に対し、RAG技術で学術・形式・現場知識を統合。Human-in-the-Loop設計のもと、魚沼産コシヒカリ100%純米酒の開発を実現した本取り組みを報告する。 |
| 抄録（英） | Tsunan Sake Brewery Co., Ltd., developed a “Smart Brewing” system integrating large language models (LLMs) into traditional sake production. Facing the dual challenges of difficulty in passing down master brewers’ tacit knowledge to the next generation and climate-driven raw material variability, the authors built a retrieval-augmented generation (RAG) knowledge base combining academic, corporate, and contextual knowledge layers. Maintaining a Human-in-the-Loop design, the system successfully guided development of a pure-rice sake using 100% locally grown Koshihikari rice, achieving award-winning quality at domestic and international competitions. This paper reports the initiative as a case study of generative AI implementation in traditional industry. 翻訳 |
