为国内大型企业提供AI（人工智能）解决方案的株式会社Cinnamon（总部：东京都千代田区，代表董事社长CEO：平野未来，以下简称「Cinnamon AI」），将于2026年4月起正式开发新系统，将Cinnamon AI能实现更高精度内部知识搜索与回答生成的「Super RAG™」，集成至三菱瓦斯化学株式会社（总部：东京都千代田区，代表董事社长：伊佐早 祯则，以下简称「三菱瓦斯化学」）目前于国内5家工厂运作中的KY（危险预知）建议系统（以下简称「MGC-KYAS」），并预计于年内陆续导入。 MGC-KYAS是一套系统，能从过去的虚惊事件活动(*1)中获得的庞大案例数据库里，提取与现场作业相关的案例及信息，借此有效支持作业前的KY活动。本系统以Cinnamon AI先进的AI解决方案为技术基底，自2023年6月左右起已导入三菱瓦斯化学的国内5家工厂。 通过本次导入「Super RAG」，将能够高精度地读取各工厂或部门以各种格式保存的庞大文档。这些知识可用于多方面的用途，例如即时参考过去的类似灾害、优化作业进程，以及将其转化为安全教育的教材等。此外，在KY活动中活用AI，可防止单靠人力容易陷入的视角偏差或僵化，大幅提升危险预知的全面性。在缺工问题日益严重的背景下，将创建一套机制，通过AI确实传承资深员工所掌握的宝贵危险信息知识，进一步巩固防止人为疏失及提升作业员警觉性的效果。 *1 员工报告并分享未酿成事故或灾害，但令人感到「捏把冷汗」或「吓一跳」的事件，并将其链接至组织性的灾害防止活动 ■ 背景：资深员工知识传承与KY活动流于形式的课题 在制造现场，于作业前防范事故或灾害于未然的「KY（危险预知）活动」是安全管理的重中之重。然而近年来，随着设备自动化的进展，员工在现场直接接触保安防灾业务的机会减少，引发了现场危机意识下降的隐忧。此外，虽然累积了庞大的虚惊案例及职业灾害数据，但由于各现场保存的格式不一，难以有效活用，导致了活动流于形式，或需要花费大量时间来提取必要信息等课题。 为了解决这些课题，Cinnamon AI与三菱瓦斯化学共同建构了KY建议系统「MGC-KYAS」，该系统能从过去庞大的知识中精准地自动提示「作业中潜藏的危险」，并持续推动导入至国内5家工厂。 ■ 导入「Super RAG」的主要成果与特征 本次在「MGC-KYAS」中实装Cinnamon AI独有的RAG（Retrieval-Augmented Generation：检索增强生成）技术「Super RAG」，将实现以下3点。 1. 通过迅速的信息提取提升KY活动品质 过去要调查过去的类似案例，需要从庞大的文件中进行搜索，但本系统只需输入设备编号或作业名称等，AI就能瞬间提取高度相关的案例。通过自动提示多件「作业中潜藏的危险」——这是危险预知训练的第一步——能将现场收集信息的负担降至最低，并大幅提升KY活动的品质。 2. 直接活用非结构化数据以减轻维运负担 凭借「Super RAG」的高度解析能力，无需将数据加工成Excel等「结构化数据」，就能直接从PDF等「源文件案」的状态生成高精度的回答。这在大幅削减现场数据登录作业工时的同时，实现了能立即使被埋没的知识发挥作用的高便利性。 3. 通过AI传承资深员工的知识，打破KY活动的僵化 通过AI即时引出资深员工的隐性知识，能将容易依赖个人的安全知识标准化，即使在人力短缺的情况下也能实现确实的技术传承。通过AI明确标示回答依据（参考来源文档）的功能，年轻员工可以直接学习熟练工的判断标准与过去的教训，进而提升危机意识。 此外，AI从新视角提示「作业中潜藏的危险」，能打破日常作业中容易陷入的思考僵化，不让过去的重大事故被遗忘，并持续更新全公司的安全文化。 ■ 未来展望 Cinnamon AI未来将加强与三菱瓦斯化学的合作，研讨扩大「MGC-KYAS」的适用范围。此外，针对集团公司及