……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
★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。
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
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年12月22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。
各種割引について
＊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）
＊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。
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商品コード：AD2612L9
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
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
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）
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