……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。現場データと属人化された判断に効く、製造領域のための生成AI活用入門。
★日報・検査記録・設備ログを「使える形」に変え、ベテラン頼みの判断を仕組みに変える。明日から動ける実践知を120分で凝縮。
講師
(株)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＞
機械学習・AI・データ分析 一覧はこちら
日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年8月19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）
お申込みはこちらから
商品コード：AB2608P0
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。
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
製造現場には日報・検査記録・設備ログといった大量のデータがあるにもかかわらず、人が「読む・探す・活かす」形になっておらず、ベテラン頼みの属人的判断と技術継承の断絶が深刻化しています。
本講座では、上場製造業を含む50社以上の生成AI導入支援で得た知見をもとに、製造業のどこに生成AIが効くのかを「3つのボトルネック」で整理し、明日から動ける実践イメージをお持ち帰りいただきます。さらに、データバイアス・ガバナンス・人間の最終判断といった導入時の落とし穴、これからの製造現場・技術者に求められる「AIと一緒に考える力」、LLMやプロンプトの基礎用語まで一気通貫で解説。「自分の業務で使えるイメージを1つ以上持ち帰る」をゴールに進行します。
■受講後、習得できること
・製造業務のうち、どの工程に生成AIが効くのかを「ボトルネック視点」で判断できる
・現場データの再活用、複雑な判断の高速化、技術伝承における生成AI活用イメージが描ける
・導入時に失敗しがちな3つの注意点（データバイアス・ガバナンス・最終判断）を理解できる
・「AIと一緒に考える力」とは何か、これからの製造現場・組織に求められる変化を整理できる
・LLM・プロンプトといった基礎用語と、明日から使えるシンプルな活用パターンが身につく
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×製造業なのか
2.1 製造業に直撃する2大課題（人手不足／高齢化、技術継承の断絶）
2.2 数字で見る危機 ― 製造業就業者数150万人減、団塊世代2026年問題
2.3 従来AIと生成AIの決定的な違い ―「判断の代行」から「思考の協働」へ
3.製造業のどこに生成AIが効くのか
3.1 結論 ― 現場データの再活用と、属人的な判断の高速化に効く
3.2 ボトルネック①現場データはあるが使えない → 情報探索の時間を一気に圧縮
3.3 ボトルネック②判断が複雑すぎる → 比較・整理・優先順位付けを高速化
3.4 ボトルネック③判断・技術の属人化 → 技術を「人」から「仕組み」へ
3.5 研究開発領域への応用 ― 文献調査・実験設計・アイデア創出の加速
3.6 事例紹介（デンソー・海外大手製造業・国内大手IT企業の製造DX支援）
4.導入で失敗しないための3つの注意点
4.1 データバイアス ― 偏ったデータが間違った結論を生む
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は補助、責任は人間
5.組織と人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と一緒に考えられる人」
5.2 なぜAI・データの基礎理解が必須になるのか
5.3 AIと一緒に考える力 ― 目的の言語化・前提条件・出力評価・修正指示
5.4 製造現場・技術者の役割はどう変わるか（探索・比較から判断・集中へ）
6.生成AIの基礎 ― 明日から使うために
6.1 基礎用語（LLM、プロンプト、プロンプトエンジニアリング）
6.2 LLMが得意なこと① ― 文章作成（レポート・報告書・メール下書き）
6.3 LLMが得意なこと② ― アイデアのサポート（10案出して1つ選ぶ）
6.4 LLMが得意なこと③ ― 要約・整理・比較
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 「自社で何から始めるか」を決める3つの視点
（質疑応答）
お申込みはこちらから
