Meister Engineering Group 導入生成式 AI 代理服務「Lightblue」
Key facts
- Meister Engineering Group 導入生成式 AI 代理服務「Lightblue」
- 源自東京大學的 AI 新創公司 Lightblue 宣布，Meister Engineering Group 已導入其提供的生成式 AI 助理服務「Lightblue」。經過約 20 人的試行導入後，已於 2026 年 4 月開始以約 200 人規模正式營運。
- Source: PR Times
- Date: 2026年6月4日
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源自東京大學的 AI 新創公司 Lightblue 宣布，Meister Engineering Group 已導入其提供的生成式 AI 助理服務「Lightblue」。經過約 20 人的試行導入後，已於 2026 年 4 月開始以約 200 人規模正式營運。
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- Meister Engineering Group 導入生成式 AI 代理服務「Lightblue」 (2026年6月4日), PR Times
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- PR Times
- Date
- 2026年6月4日
源自東京大學的 AI 新創公司 Lightblue 宣布，Meister Engineering Group 已導入其提供的生成式 AI 助理服務「Lightblue」。經過約 20 人的試行導入後，已於 2026 年 4 月開始以約 200 人規模正式營運。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年6月4日 19:10
- 🔍 收集: 2026年6月4日 10:21
- 🤖 AI分析完成: 2026年6月6日 23:11（收集後60小時50分鐘）
源自東京大學的 AI 新創公司・株式会社 Lightblue（代表董事：園田亞斗夢，總公司：東京都千代田區，以下簡稱「本公司」）宣布，Meister Engineering Group（代表董事社長：平野大介，總公司：東京都千代田區）已導入本公司所提供的生成式 AI 助理服務「Lightblue」。
該公司為提升內部業務效率與知識運用的高度化，正在探討生成式 AI 的應用，並在經過約 20 人規模的試行導入後確認了導入效果。已於 2026 年 4 月開始正式營運。初期導入以約 200 人規模開始，未來計劃階段性地擴展至事業部門及整個集團。
Lightblue：https://www.lightblue-tech.com/lightblue/
導入背景
Meister Engineering Group 作為 DX 推動的一環，正在探討生成式 AI 的應用，公司內部已在使用 Microsoft Copilot 和 ChatGPT 等多種 AI 工具。
然而，該公司的業務經常處理包含圖表在內的複雜文件，如圖紙和報告書，以及包含員工個人技能資訊的各種人事資料。由於高度機密性，一般的生成式 AI 服務無法在實務中充分利用。
在這樣的背景下，該公司在比較多種生成式 AI 工具的同時，一直在探討導入能夠支援全公司 AI 應用的基礎平台。
導入檢討中的主要課題
為了將生成式 AI 推廣至全公司，該公司主要分享了以下課題：
應用扎根的課題
生成式 AI 容易因 IT 素養差異而產生使用狀況的差距，容易成為「僅部分員工使用的工具」。因此，便於現場員工使用的 UI 和入門引導設計成為重要條件。
對應文件業務
該公司業務經常處理圖紙、技術資料、人事資訊、業務規定等結構複雜的文件。對於這類文件，生成式 AI 能發揮到何種程度是重要的檢討重點。
開發資源的限制
在導入生成式 AI 時，推動應用本身即是課題，而對於擁有超過 20 家集團公司的 Meister Engineering Group 來說，建立未來能夠由現場主導開發的環境是必要條件。
安全性與管理性
由於以全公司使用為前提，因此建立能夠滿足企業使用的管理功能，如 SSO、IP 位址限制、日誌管理、SharePoint 整合等，也是重要的條件。
成為導入決勝點的三個要點
為驗證上述課題，該公司以約 20 人規模進行了 Lightblue 的試行導入。在試行導入中，驗證了內部文件搜尋和 AI 助理建立等業務使用案例，確認了由現場負責人進行實際運作的可能性。
基於這些驗證結果，該公司決定於 2026 年 4 月正式導入。成為導入決勝點的主要要點如下三點：
可由現場主導擴展 AI 應用的無程式碼環境
使用 Lightblue，即使沒有專業的開發知識，業務負責人也能自行建構 AI 助理。不依賴資訊系統部門，能夠由現場主導推動業務改善的這點獲得了好評。
對文件業務的高度適用性
能夠對包含圖表和插圖的資料運用 RAG 的這點，與該公司的業務特性具有高度親和性。預計將能提升規定和技術資料等搜尋與確認業務的效率。
透過月額固定費用輕鬆導入
生成式 AI 的按量計費模式存在使用量增加導致成本上升的疑慮。Lightblue 的月額固定費用模式，實現了員工無需顧慮成本即可積極使用的環境。
Lightblue 的主要應用場景
Meister Engineering Group 將透過活用 Lightblue，推動業務效率化及知識運用的高度化。將透過事業繼承加入集團的各家公司長年磨練並累積的技術能力，作為知識進行系統化，建立能夠在集團內橫向運用和共享的體制。
技術資料・公司內部規定的搜尋
建立透過 RAG 搜尋公司內部技術資料和業務規定，快速存取必要資訊的環境。
公司內部知識的共享與活用
橫向搜尋過去的業務資料和公司內部文件，旨在消除業務知識的個人化。
研修・教育用途
在新人教育和公司內部研修中，作為能夠回答業務知識的 AI 助理來活用，以提升教育效率。
未來展望
初期導入將以約 200 人規模開始，並根據使用狀況階段性地將適用對象擴展至整個集團。未來將透過「向事業部門・集團公司擴展」和「擴充使用案例」，推動全公司生成式 AI 應用的扎根與高度化。
Lightblue 今後也將作為 Meister Engineering Group 的 DX 推動合作夥伴，支援生成式 AI 應用的扎根與業務改革。
關於企業用 AI 代理服務「Lightblue」
「Lightblue」是貼近員工日常業務，支援廣泛任務的次世代 AI 代理。除了能夠一站式執行搜尋、摘要、語音轉文字、圖像生成外，還可以透過無程式碼建構業務特化型聊天機器人。由於具備適用於企業和地方政府的高規格安全性，任何人都能安心使用。
此外，它還能與多樣化的資料來源連結，活用企業和地方政府擁有的獨特資訊，快速且準確地執行必要資訊的搜尋和文件製作。實現貼近實務的 AI 應用，大幅提升業務效率。
服務網站： https://www.lightblue-tech.com/lightblue/
關於 Meister Engineering Group
Meister Engineering Group 自 1974 年創業以來，作為「以技術支持社會」的工程師集團，其使命是將支撐人們日常生活、社會經濟活動的製造業和基礎設施連結至未來。它集結了擁有高超技術的中小企業，形成協同合作的「技術服務聯邦」。
公司名稱：Meister Engineering Group
成立：1974 年
代表者：代表董事社長 平野大介
所在地：東京都千代田區
關於株式会社 Lightblue
公司名稱：株式会社 Lightblue
成立：2018 年 1 月
代表者：代表董事 園田亞斗夢
所在地：東京都千代田區神田駿河台 2 丁目 3-6 CIRCLES 御茶之水 5F
顧問：鳥海不二夫（東京大學大學院工學系研究科教授）
事業內容：影像解析／自然語言處理 AI 解決方案開發、企業用 AI 助理「Lightblue」等
LLM 模型（Hugging Face）：https://huggingface.co/lightblue/aoka
該公司為提升內部業務效率與知識運用的高度化，正在探討生成式 AI 的應用，並在經過約 20 人規模的試行導入後確認了導入效果。已於 2026 年 4 月開始正式營運。初期導入以約 200 人規模開始，未來計劃階段性地擴展至事業部門及整個集團。
Lightblue：https://www.lightblue-tech.com/lightblue/
導入背景
Meister Engineering Group 作為 DX 推動的一環，正在探討生成式 AI 的應用，公司內部已在使用 Microsoft Copilot 和 ChatGPT 等多種 AI 工具。
然而，該公司的業務經常處理包含圖表在內的複雜文件，如圖紙和報告書，以及包含員工個人技能資訊的各種人事資料。由於高度機密性，一般的生成式 AI 服務無法在實務中充分利用。
在這樣的背景下，該公司在比較多種生成式 AI 工具的同時，一直在探討導入能夠支援全公司 AI 應用的基礎平台。
導入檢討中的主要課題
為了將生成式 AI 推廣至全公司，該公司主要分享了以下課題：
應用扎根的課題
生成式 AI 容易因 IT 素養差異而產生使用狀況的差距，容易成為「僅部分員工使用的工具」。因此，便於現場員工使用的 UI 和入門引導設計成為重要條件。
對應文件業務
該公司業務經常處理圖紙、技術資料、人事資訊、業務規定等結構複雜的文件。對於這類文件，生成式 AI 能發揮到何種程度是重要的檢討重點。
開發資源的限制
在導入生成式 AI 時，推動應用本身即是課題，而對於擁有超過 20 家集團公司的 Meister Engineering Group 來說，建立未來能夠由現場主導開發的環境是必要條件。
安全性與管理性
由於以全公司使用為前提，因此建立能夠滿足企業使用的管理功能，如 SSO、IP 位址限制、日誌管理、SharePoint 整合等，也是重要的條件。
成為導入決勝點的三個要點
為驗證上述課題，該公司以約 20 人規模進行了 Lightblue 的試行導入。在試行導入中，驗證了內部文件搜尋和 AI 助理建立等業務使用案例，確認了由現場負責人進行實際運作的可能性。
基於這些驗證結果，該公司決定於 2026 年 4 月正式導入。成為導入決勝點的主要要點如下三點：
可由現場主導擴展 AI 應用的無程式碼環境
使用 Lightblue，即使沒有專業的開發知識，業務負責人也能自行建構 AI 助理。不依賴資訊系統部門，能夠由現場主導推動業務改善的這點獲得了好評。
對文件業務的高度適用性
能夠對包含圖表和插圖的資料運用 RAG 的這點，與該公司的業務特性具有高度親和性。預計將能提升規定和技術資料等搜尋與確認業務的效率。
透過月額固定費用輕鬆導入
生成式 AI 的按量計費模式存在使用量增加導致成本上升的疑慮。Lightblue 的月額固定費用模式，實現了員工無需顧慮成本即可積極使用的環境。
Lightblue 的主要應用場景
Meister Engineering Group 將透過活用 Lightblue，推動業務效率化及知識運用的高度化。將透過事業繼承加入集團的各家公司長年磨練並累積的技術能力，作為知識進行系統化，建立能夠在集團內橫向運用和共享的體制。
技術資料・公司內部規定的搜尋
建立透過 RAG 搜尋公司內部技術資料和業務規定，快速存取必要資訊的環境。
公司內部知識的共享與活用
橫向搜尋過去的業務資料和公司內部文件，旨在消除業務知識的個人化。
研修・教育用途
在新人教育和公司內部研修中，作為能夠回答業務知識的 AI 助理來活用，以提升教育效率。
未來展望
初期導入將以約 200 人規模開始，並根據使用狀況階段性地將適用對象擴展至整個集團。未來將透過「向事業部門・集團公司擴展」和「擴充使用案例」，推動全公司生成式 AI 應用的扎根與高度化。
Lightblue 今後也將作為 Meister Engineering Group 的 DX 推動合作夥伴，支援生成式 AI 應用的扎根與業務改革。
關於企業用 AI 代理服務「Lightblue」
「Lightblue」是貼近員工日常業務，支援廣泛任務的次世代 AI 代理。除了能夠一站式執行搜尋、摘要、語音轉文字、圖像生成外，還可以透過無程式碼建構業務特化型聊天機器人。由於具備適用於企業和地方政府的高規格安全性，任何人都能安心使用。
此外，它還能與多樣化的資料來源連結，活用企業和地方政府擁有的獨特資訊，快速且準確地執行必要資訊的搜尋和文件製作。實現貼近實務的 AI 應用，大幅提升業務效率。
服務網站： https://www.lightblue-tech.com/lightblue/
關於 Meister Engineering Group
Meister Engineering Group 自 1974 年創業以來，作為「以技術支持社會」的工程師集團，其使命是將支撐人們日常生活、社會經濟活動的製造業和基礎設施連結至未來。它集結了擁有高超技術的中小企業，形成協同合作的「技術服務聯邦」。
公司名稱：Meister Engineering Group
成立：1974 年
代表者：代表董事社長 平野大介
所在地：東京都千代田區
關於株式会社 Lightblue
公司名稱：株式会社 Lightblue
成立：2018 年 1 月
代表者：代表董事 園田亞斗夢
所在地：東京都千代田區神田駿河台 2 丁目 3-6 CIRCLES 御茶之水 5F
顧問：鳥海不二夫（東京大學大學院工學系研究科教授）
事業內容：影像解析／自然語言處理 AI 解決方案開發、企業用 AI 助理「Lightblue」等
LLM 模型（Hugging Face）：https://huggingface.co/lightblue/aoka
常見問題
Lightblue 是什麼樣的服務？
這是一個企業用生成式 AI 助理服務，可透過無程式碼建構 AI 代理，並能使用 RAG 進行文件搜尋和摘要。
Meister Engineering Group 是什麼樣的企業？
成立於 1974 年的工程公司，集結了擁有高超技術的中小企業，形成協同合作的「技術服務聯邦」。
導入的決勝點是什麼？
可由現場主導擴展 AI 應用的無程式碼環境、對文件業務的高度適用性，以及月費固定模式。