……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
★ヒューマンエラーは「注意力」ではなく「仕組み」で防ぐ時代へ。生成AIを“第二のチェック役”に変える、製造業中心50社以上の現場で磨いた未然防止の実践策。
★「うっかり・思い込み・伝え漏れ」──人のミスが“起きる前”にAIが気づく。専門知識・プログラミング不要、明日から自社で試せる具体策を120分に凝縮。
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＞
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10月6日(火) 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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商品コード：AD2610N8
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）
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。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
→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
ヒューマンエラーの多くは、個人の「注意不足」ではなく、確認・伝達・判断のプロセスに潜む構造的な問題から生まれます。
本講座では、生成AIを“もう一人のチェック担当”として日々の業務に組み込み、ミスが起きてから対処する「再発防止」ではなく、ミスの芽を事前に摘む「未然防止」へ発想を転換する具体的な方法を解説します。製造・品質管理・事務など50社以上の現場支援で得た知見をもとに、ダブルチェック・帳票確認・手順書整備といった従来の対策を生成AIでどう強化できるかを、明日から自社で試せるレベルまで落とし込みます。専門知識やプログラミングの経験は不要です。AI活用が初めての方でも、自社の「あの業務のあのミス」をどう減らせるか、具体的なイメージを持ち帰っていただけます。
■受講後、習得できること
・ヒューマンエラーが起きる構造（うっかり・思い込み・伝達ミス）と、それぞれに効く生成AIの活用ポイントを理解できる
・生成AIを「第二のチェック担当」として既存業務に組み込む具体的な手順がわかる
・帳票・手順書・指示文の不備やリスクをAIに事前点検させるプロンプトの作り方が身につく
・「再発防止」から「未然防止」へ業務プロセスを転換する考え方を持ち帰れる
・自社のどの業務から着手すべきかを判断する視点が得られる
セミナー内容
■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 ―「自社のミス対策に生成AIを組み込むイメージを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 製造業中心50社以上の支援実績から見える「ミスを仕組みで防ぐ」アプローチ
2.なぜ今、ヒューマンエラー対策に生成AIなのか
2.1 ヒューマンエラーの3類型 ― うっかり（不注意）・思い込み（認知バイアス）・伝達ミス
2.2 数字で見る現実 ― 人手不足・技術継承の断絶・ベテラン依存というリスク
2.3 「再発防止」の限界 ― なぜ対策しても同じミスが繰り返されるのか
2.4 従来の機械化・自動化と生成AIの違い ―「判断の代行」から「判断の二重化」へ
3.生成AIはヒューマンエラーのどこに効くのか
3.1 結論 ― AIは「確認・伝達・判断」の3工程で“第二の目”になる
3.2 ボトルネック① 確認漏れ・見落とし ― 帳票・図面・手順書のダブルチェックを高速化
3.3 ボトルネック② 思い込み・前提のズレ ― 指示や仕様の曖昧さをAIが事前に指摘
3.4 ボトルネック③ 伝達ミス・属人化 ― 暗黙知の言語化と引き継ぎ文書の標準化
3.5 事例紹介 ― 製造・品質管理・事務領域での未然防止の実例
4.導入で失敗しないための3つの注意点
4.1 AIの誤り（ハルシネーション） ― AIも間違える前提で使う
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“第二のチェック”、責任は人間が持つ
5.組織と現場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と一緒に確認できる人」
5.2 ミスを責める文化から、仕組みで防ぐ文化へ
5.3 現場が自分で「チェックの仕組み」を作れるようにする
6.生成AIの基礎 ― 明日から使うために
6.1 基礎用語（生成AI・LLM・プロンプト）を最短で理解する
6.2 エラー防止に効くプロンプトの型① ― チェックリスト化・ダブルチェック依頼
6.3 エラー防止に効くプロンプトの型② ― 曖昧さ・抜け漏れの指摘依頼
6.4 エラー防止に効くプロンプトの型③ ― 手順書・引き継ぎ文書の整備
7.明日からのアクション
7.1 1ヶ月で作る「小さな未然防止」の成功体験
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）
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