……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
★ベテランの「暗黙知」を生成AIで組織の「形式知」へ——
★属人化・人材不足時代を乗り越える、生成AI×技術伝承の実践アプローチを基礎から解説します。
講師
株式会社Aiworker 代表取締役 杉本 卓應 氏
講師紹介
■主経歴等
2020年 東京大学文科二類在学中に、webマーケティング支援企業にて学生インターンを開始。広告マーケティング事業部長として月間粗利1億円を達成する。
2022年 株式会社強在を創設して独立。複数事業を創業し、生成AIの実務活用により企業成長を牽引する。
2024年 そこでの知見を元に、。株式会社AIworkerを設立し、事業会社・製造業・広告業界を中心に、1年で50社以上の生成AI導入・研修を支援。上場企業複数社での研修実績も持つ。
■専門および得意な分野・研究
実践的な生成AI活用
マーケティング
＜その他関連商品＞
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年6月24日(水) 13:00-15:30 ＊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 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
＊「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。
＊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
製造業をはじめとする多くの企業が直面する「2025年問題」——団塊世代の大量退職により、長年蓄積されたベテラン技術者のノウハウが急速に失われつつあります。従来のマニュアル作成や OJT だけでは、暗黙知の伝承は追いつきません。
本講座では、ChatGPT・Claude 等の生成AIを「技術伝承の加速装置」として活用する方法を、基礎概念から実践手法まで体系的に解説します。具体的には、ベテランの経験・勘をAIで構造化・言語化する手法、社内ナレッジベースの構築と生成AIによるQ&Aシステムの実装、作業手順書や判断基準の自動生成、さらには動画・画像を活用したマルチモーダルな技術記録の方法まで幅広く取り上げます。AI導入の初歩から解説するため、技術的なバックグラウンドがなくても安心してご参加いただけます。明日から自社で始められる具体的なステップをお持ち帰りいただける実践的な内容です。
■受講後、習得できること
・生成AIの基本的な仕組みと技術伝承への適用可能性の全体像を理解できる
・ベテラン社員の暗黙知（経験・勘・コツ）を生成AIで構造化・言語化する具体的な手法を習得できる
・社内ナレッジベース（RAG）の構築方法と、技術Q&Aシステムの設計思想を理解できる
・作業手順書・判断フロー・トラブルシューティングガイドの自動生成手法を学べる
・自社の技術伝承課題に対して、生成AI導入のロードマップと費用対効果の試算方法を持ち帰ることができる
セミナー内容
■講演プログラム
1.なぜ今「技術伝承×生成AI」なのか？ ——背景と課題整理
1.1 2025年問題と技術者の大量退職がもたらすリスク
1.2 暗黙知と形式知——なぜ従来のマニュアル化だけでは限界があるのか
1.3 技術伝承における典型的な失敗パターンと根本原因
1.4 生成AIが技術伝承の「ゲームチェンジャー」となる理由
2.生成AIの基礎知識 ——技術伝承担当者が押さえるべきポイント
2.1 生成AI（ChatGPT、Claude 等）の仕組みと得意・不得意
2.2 大規模言語モデル（LLM）とマルチモーダルAIの基本概念
2.3 RAG（検索拡張生成）の仕組みと社内活用のポイント
2.4 生成AIの最新動向と今後の技術進化の方向性
3.ベテランの暗黙知を「引き出す」——生成AIによるナレッジ抽出
3.1 インタビュー設計：生成AIを活用した効果的な質問設計手法
3.2 ベテラン技術者の「経験・勘・コツ」を言語化するプロンプト技術
3.3 作業観察データ（動画・画像）からの知見抽出アプローチ
3.4 抽出したナレッジの分類・体系化フレームワーク
4.抽出した知識を「使える形にする」——ドキュメント自動生成
4.1 作業手順書（SOP）の自動生成と品質管理のポイント
4.2 判断フロー・意思決定ツリーの自動構築
4.3 トラブルシューティングガイドの体系的な生成手法
4.4 技術用語集・FAQ の自動整備と継続的更新の仕組み
5.社内ナレッジベースの構築 ——「聞けば答えてくれるAI」の実現
5.1 社内技術ナレッジベース（RAG）の設計と構築ステップ
5.2 既存文書・図面・報告書のAI活用に向けたデータ整備
5.3 技術Q&Aチャットボットの構築事例と運用のコツ
5.4 精度向上のためのチューニングとフィードバックループの設計
6.実践事例に学ぶ ——業界別・業務別の導入アプローチ
6.1 製造業における設備保全ノウハウの伝承事例
6.2 品質管理・検査工程における暗黙知のAI化
6.3 研究開発部門における技術知見の蓄積と活用
6.4 成功事例に共通する導入プロセスと組織体制
7.導入ロードマップと推進のポイント
7.1 スモールスタートで始める技術伝承AI化の進め方
7.2 費用対効果の試算方法と経営層への提案のコツ
7.3 セキュリティ・情報管理の留意点と社内ルール整備
7.4 現場を巻き込むチェンジマネジメントと定着化の秘訣
7.5 今後の展望——AIエージェント時代の技術伝承
（質疑応答）
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セミナーコード：AD2606L6
