……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
☆超人手不足時代の到来により、AI活用の議論が本格化していますが、
その中でも、人の役割分担(判断や考え方等)は、益々重要な要素となっています。
☆本講座では、設備保全業務に関わる経験・実績豊富な講師が、
2026年以降の組織・人が‘現場で何をすべきか’を徹底解説いたします！
講師
株式会社 保全ラボ
代表取締役
清岡 大輔 氏
講師紹介
■経歴
＜略歴＞
・旭化成入社（2007年）
・保全ラボを設立（2022年）
・専門職MBA取得（同上）
＜保全業務の経歴＞
■経験・実績
旭化成株式会社にて設備保全技術者として、生産設備の維持管理や新規設備の設計・導入に従事。現場での保全実務を通じて、ドキュメント不足や判断・対応の属人化が、設備トラブルや改善停滞の要因となっている実態に課題意識を持つようになる。
その後、SBI大学院大学にてMBA（経営管理修士）を取得。現在は、現場経験と経営視点の両面から、個人の経験に依存せず、組織として知見を蓄積・活用し続けられる設備管理・設備保全の仕組みづくりに取り組んでいる。
■専門および得意な分野・研究
・設備管理に関する知識全般
・施工管理に関する知識
＜その他関連商品＞
品質管理・品質保証・製造現場対応 一覧はこちら
日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年5月22日(金) 13:00-16:30 ＊途中、小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 45,100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34,100円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 50,600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39,600円
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
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配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
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オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
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→Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、カメラ・マイクが使えないなどの事象が起きる可能性がございます。お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」
＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
セミナーポイント
■講座のポイント
生成AIの活用が進む中、設備保全においても「AIに何を任せ、人が何を判断すべきか」を整理することが重要になっています。本セミナーでは、AI活用を前提に、保全目標の設定、記録の残し方、故障対策の方針といった、人・組織側で整えるべき保全の考え方を解説します。あわせて、AI活用以前に、保全メンバー間で最低限共有しておくべき保全思想についても整理します。なお、本セミナーで扱うAI活用は、特定のAIツールや保全システム、ビッグデータ基盤を前提とするものではなく、ChatGPT等の汎用的な生成AIを用いた考え方や整理の補助レベルを想定しています。
■おもな受講対象者様
・設備管理部門の若手、中堅、管理職
・生産技術、製造技術の若手、中堅、管理職
・製造現場の中堅社員
※上記以外のご担当者様も大歓迎です。
■受講効果
・AI活用を前提とした設備管理において、人が行うべき役割と考え方を整理できる
・保全目標の考え方と、目的に基づく管理項目の設定ポイントを理解できる
・AIのインプットとなる保全記録・保全データの整理方法を学べる
・故障原因調査から恒久対策までの基本的な進め方を理解できる
・時間計画保全の問題点と、状態監視保全の有用性と限界を理解できる
・設備保全の知見を個人に依存させず、組織として蓄積・活用する視点を得られる
セミナー内容
0. オープニング
・設備保全とは何か
・簡単に始められるAI活用
1. AI活用時代の設備保全の前提
1.1 AIの得意/不得意
・保全思想は人が決める
・技術的なことはAIに聞く
1.2 良いアウトプットは、良いインプットから
1.3 目的、KPIが従来よりも重要
1.4 正しい保全思考の重要性
2. 保全目標
2.1 保全目標の重要性
2.2 一般的な保全目標の項目
2.3 目標値の設計
2.4 目標値を適正に運用する方法とコツ
3. 正しい保全思考
3.1 計画的な保全とはなにか
3.2 保全資料の重要性
3.3 TBM(時間基準保全）の悪影響
3.4 CBM(状態基準保全）の有用性と限界
3.5 正しい活動指針
4. 良いインプットと保全データの分析
4.1 保全データで分析したいこと
4.2 保全履歴の書き方：カテゴリ分けしていれる
4.3 設備の名前を付ける
4.4 設備情報の整理
4.5 故障ランクを付ける
4.6 生成AIに保全履歴分析をやらせてみた
5. 故障の原因調査と再発防止
5.1 故障とは何か
5.2 設備が損傷する原因
5.3 故障発生から恒久対策までの業務フロー
5.4 恒久対策の方法
5.5 水平展開
6. AI活用による故障対策
6.1 故障状況の把握
6.2 損傷部位の写真を撮る
6.3 生成AIに故障報告書を書かせてみた
7. 組織として知見をためていく
7.1 業務のスパイラルアップ
7.2 隙間時間の教育
8. 質疑応答
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セミナーコード：AD260553
