予測AI/生成AIを製造現場で活用するためのデータ収集、蓄積と構造化のポイント

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本セミナーでは、製造現場における実践的なデータ活用や予測AI/生成AI導入に向けて、分析やAIの基本的な知識から、製造現場特有の導入ポイント、データ活用人材育成の考え方について紹介するとともに、データ収集や蓄積のポイント、データ不足への対応方法など、データ周りについても解説いたします。

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プログラム

製造現場では日々膨大な量のデータが生み出されており、これらデータの利活用が企業の成長や競争力を左右する時代になっています。一方で、足元ではAI技術が急速に進歩し、従来の機械学習技術に基づくAI (予測AI) のみならず、ChatGPTをはじめとする生成AIが急激に世界に普及しており、これらAI技術の導入は喫緊の課題です。  本講演では、製造現場における実践的なデータ活用や予測AI/生成AI導入に向けて、分析やAIの基本的な知識から、製造現場特有の導入ポイント、データ活用人材育成の考え方について紹介するとともに、データ収集や蓄積のポイント、データ不足への対応方法など、データ周りについても解説いたします。

  1. データ社会と製造業を取り巻く現状
    1. 超ビッグデータ社会の加速とデータ活用ニーズ
    2. AI技術の急激な進展と生成AIの台頭
    3. 日本の製造業を取り巻く現状
    4. 製造業におけるデータ利活用の現状
  2. 製造現場の視点で見るデータ活用とAI導入
    1. 従来の統計的工程管理とビッグデータ分析の違い
    2. 製造現場におけるデータの種類と活用例
    3. 自?程完結と製造ビッグデータ活用
    4. プロセス製造業と組み立て製造業の違い
  3. 製造現場における予測AI/生成AI導入の進め方
    1. 予測AIと生成AIの違い
    2. 様々な機械学習手法と手法選択の考え方
    3. 大規模言語モデルをベースとする生成AI
    4. 分析テーマ検討の考え方
    5. 分析結果の評価と現場へのフィードバックの考え方
    6. 「PoC止まり」を防ぐために
    7. 製造業における需要予測の考え方
  4. AI導入に向けたデータの収集、選定、拡張、蓄積
    1. データ収集/選定の考え方
    2. データ不足に対する対応方法
    3. データの構造化と蓄積
  5. 製造現場におけるデータ活用人材の確保と育成
    1. データ活用人材に必要なスキル
    2. データ活用の育成モデル例
    3. データ活用人材の配置例

受講料

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