| 開催日 | 2026年12月22日(火) |
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| 開催地 | Web |
★製造業50社以上の支援実績から厳選。「探す・読む・まとめる」に消える調査時間を半減させる、技術者のための生成AI調査術。
★Deep Research・NotebookLMをその場で実演――明日、自分の調査テーマでそのまま真似できる形で持ち帰れます。
技術調査効率化のための生成AI活用入門
＜講師＞
株式会社Aiworker 代表取締役 杉本 卓應 氏
＜日時＞
2026年12月22日(火) 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
技術者の業務時間の多くは、論文・特許・規格・社内資料を「探す・読む・比較する・まとめる」作業に費やされています。生成AIはこの調査プロセスそのものを変えます。
本講座では、1年で50社以上の生成AI導入を支援してきた講師が、技術調査のどこに生成AIが効くのかを3つのボトルネックに整理し、Deep ResearchやNotebookLM等の実演を交えて、情報収集から複数資料の比較・整理、調査レポート作成、出典確認までの一連のワークフローを解説します。ツールの紹介に留まらず、ハルシネーションの見抜き方や機密情報の線引きなど、業務で使うための実務的な注意点までカバーします。生成AIをこれから使う方でも、翌日から自分の調査テーマで再現できる構成です。
■受講後、習得できること
・生成AIが技術調査のどの工程に効くのか（効かないのか）の全体像
・Deep Research・NotebookLM等を使った情報収集〜比較・整理〜レポート作成の実践手順
・生成AIの回答の出典を確認し、ハルシネーションを見抜くチェック手順
・機密情報・知財に配慮した、業務で使うためのルールの考え方
・自分の調査業務で「明日から何を試すか」の具体的アクション
＜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 ―「自分の調査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×技術調査なのか
2.1 技術調査に共通する3大課題 ― 情報量の爆発・調査の属人化・時間不足
2.2 数字で見る現実 ― 技術者の時間はどれだけ「探す・読む・まとめる」に消えているか
2.3 従来の検索と生成AIの決定的な違い ―「探す」から「答えを組み立てる」へ
3.技術調査のどこに生成AIが効くのか
3.1 結論 ―「読む前の絞り込み」と「読んだ後の整理」が劇的に変わる
3.2 ボトルネック① 情報源が多すぎる ― 論文・特許・規格・Web情報の探索
3.3 ボトルネック② 複数資料の比較・整理に時間がかかる
3.4 ボトルネック③ 調査結果が個人に留まり、組織の資産にならない
3.5 事例紹介 ― 製造業・研究開発領域での調査効率化支援
4.実演 ― 明日から真似できる技術調査ワークフロー
4.1 Deep Research実演 ― テーマ設定から調査レポート生成まで
4.2 NotebookLM実演 ― 手元資料を読み込ませて横断質問・比較表を作る
4.3 出典確認の実務 ― ハルシネーションを見抜くチェック手順
4.4 調査レポートへの仕上げ ― 要約・構成・引用の型
5.導入で失敗しないための3つの注意点
5.1 ハルシネーション ― 出典のない記述は「仮説」として扱う
5.2 機密情報・知財 ― 入力してよい情報の線引きと社内ルール
5.3 人間の最終判断 ― AIは調査の補助、評価と判断は人間
6.組織と人はどう変わるべきか
6.1 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」
6.2 調査担当の役割の変化 ― 探索・整理から評価・判断へ
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 「自分の調査業務のどこから始めるか」を決める3つの視点
（質疑応答）
