| 開催日 | 2026年8月19日(水) |
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| 開催地 | Web |
★製造業50社以上の支援実績から厳選。現場データと属人化された判断に効く、製造領域のための生成AI活用入門。
★日報・検査記録・設備ログを「使える形」に変え、ベテラン頼みの判断を仕組みに変える。明日から動ける実践知を120分で凝縮。
製造領域における生成AI活用入門
＜講師＞
(株)Aiworker 代表取締役 杉本 卓應 氏
＜日時＞
2026年8月19日(水) 13:00-15:30
＜形態＞
Zoomオンラインセミナー：見逃し視聴あり
＜受講料＞
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】
：1名 36,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき25,300円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】
：1名 41,800円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
※受講料やセミナー申し込み～開催までの流れなど、詳細については、弊社HPのセミナーページを必ずご確認ください。
＜セミナーポイント＞
■講座のポイント
製造現場には日報・検査記録・設備ログといった大量のデータがあるにもかかわらず、人が「読む・探す・活かす」形になっておらず、ベテラン頼みの属人的判断と技術継承の断絶が深刻化しています。
本講座では、上場製造業を含む50社以上の生成AI導入支援で得た知見をもとに、製造業のどこに生成AIが効くのかを「3つのボトルネック」で整理し、明日から動ける実践イメージをお持ち帰りいただきます。さらに、データバイアス・ガバナンス・人間の最終判断といった導入時の落とし穴、これからの製造現場・技術者に求められる「AIと一緒に考える力」、LLMやプロンプトの基礎用語まで一気通貫で解説。「自分の業務で使えるイメージを1つ以上持ち帰る」をゴールに進行します。
■受講後、習得できること
・製造業務のうち、どの工程に生成AIが効くのかを「ボトルネック視点」で判断できる
・現場データの再活用、複雑な判断の高速化、技術伝承における生成AI活用イメージが描ける
・導入時に失敗しがちな3つの注意点（データバイアス・ガバナンス・最終判断）を理解できる
・「AIと一緒に考える力」とは何か、これからの製造現場・組織に求められる変化を整理できる
・LLM・プロンプトといった基礎用語と、明日から使えるシンプルな活用パターンが身につく
＜講演プログラム＞
1.はじめに ― 本日のゴール
1.1 本講座のゴール ―「自分の業務で使えるイメージを1つ以上持ち帰る」
1.2 講師紹介・株式会社Aiworkerの事業紹介
1.3 50社以上の支援実績から見える「業務をAIに置き換える」アプローチ
2.なぜ今、生成AI×製造業なのか
2.1 製造業に直撃する2大課題（人手不足／高齢化、技術継承の断絶）
2.2 数字で見る危機 ― 製造業就業者数150万人減、団塊世代2026年問題
2.3 従来AIと生成AIの決定的な違い ―「判断の代行」から「思考の協働」へ
3.製造業のどこに生成AIが効くのか
3.1 結論 ― 現場データの再活用と、属人的な判断の高速化に効く
3.2 ボトルネック①現場データはあるが使えない → 情報探索の時間を一気に圧縮
3.3 ボトルネック②判断が複雑すぎる → 比較・整理・優先順位付けを高速化
3.4 ボトルネック③判断・技術の属人化 → 技術を「人」から「仕組み」へ
3.5 研究開発領域への応用 ― 文献調査・実験設計・アイデア創出の加速
3.6 事例紹介（デンソー・海外大手製造業・国内大手IT企業の製造DX支援）
4.導入で失敗しないための3つの注意点
4.1 データバイアス ― 偏ったデータが間違った結論を生む
4.2 ガバナンス・説明責任 ―「AIが言ったから」は通用しない
4.3 人間の最終判断 ― AIは補助、責任は人間
5.組織と人はどう変わるべきか
5.1 求められるのは「AIを使える人」ではなく「AIと一緒に考えられる人」
5.2 なぜAI・データの基礎理解が必須になるのか
5.3 AIと一緒に考える力 ― 目的の言語化・前提条件・出力評価・修正指示
5.4 製造現場・技術者の役割はどう変わるか（探索・比較から判断・集中へ）
6.生成AIの基礎 ― 明日から使うために
6.1 基礎用語（LLM、プロンプト、プロンプトエンジニアリング）
6.2 LLMが得意なこと① ― 文章作成（レポート・報告書・メール下書き）
6.3 LLMが得意なこと② ― アイデアのサポート（10案出して1つ選ぶ）
6.4 LLMが得意なこと③ ― 要約・整理・比較
7.明日からのアクション
7.1 1ヶ月でできる小さな成功体験の作り方
7.2 「自社で何から始めるか」を決める3つの視点
（質疑応答）
