工場自動化/省人化への生成AI、DX導入と活用のポイント

第1部 生成AIの実務活用、産業現場のDX化に向けた具体的な活用法と注意点について

(2025年11月13日 10:30〜12:00)

　正に日進月歩の如く目覚ましい進化を遂げているAIですが、工場サイドにおいて活用するにはどんな活用法があるのでしょうか? 従来から実施されてきた機械学習との違い、生成AIの活用場面、場面ごとにどんな活用法があるのか整理してお伝えしたいと思います。また、今後の主流になるであろうAIエージェントとは何なのか、従来のAIと何がどう違うのか、活用において何が変わってくるのか、等についても触れたいと思います。 　本講演では工場の現場における自動化/省人化に向けて、生産性向上、品質管理、顧客サービスなど、生成AIが製造業を変える可能性について説明をします。

1. 生成AIとは
   1. 生成AIの基本的な仕組みについて
   2. 生成AIの種類と対象範囲
2. 一般業務への先行適用事例
   1. 文章の校閲、スピーチ作成、記事の構成案作成
   2. 長い文章や論文の要約、企画書などの資料作成
3. 業務適用への展開ステップ
   1. プロンプト設計のコツ
   2. 活用における留意点
4. 生成AI活用上の注意事項
   1. ハルシネーションへの対応方法
   2. 著作権侵害、誤情報への対応方法
5. 産業現場への生成AI適用方法
   1. 設計現場への応用
   2. 人材育成への応用
   3. 技術継承への応用
• 質疑応答

第2部 DX/生成AIを活用した工場自動化と人材育成のポイント

(2025年11月13日 13:00〜14:30)

　自動車部品製造業が激変期にある中、オーテック (当社) が製造現場においてDX推進とAI活用に挑んできた実例を共有します。デジタルツールによる「見える化」を通じた生産性向上から、生成AIを活用した社内ノウハウの伝承、内製ツールの開発、そして従業員を巻き込んだAI人材育成まで、一連の実践的な取り組みを紹介します。 　これにより、中小企業が直面する課題を乗り越え持続的な成長と組織風土の変革を実現し、さらには新規事業の立ち上げに至るまでの道のりを示し、聴講者が自社・自組織の変革を考える契機となることを目指します。

1. プレゼンター自己紹介と株式会社オーテックの会社概要
2. 自動車部品製造業を取り巻く環境と課題
3. コロナ禍を契機とした製造現場のデジタル化の歩み
4. 例1:IoT稼働モニタリングシステムの導入と活用
5. 例2:エンゲージメント経営プラットフォーム (社内SNS) の導入と活用
6. 例3:データ一元管理ツール (タブレットシステム) の導入と活用
7. 一連のデジタル化推進による定量・定性面での成果
8. 「真の」デジタルトランスフォーメーションを目指した生成AI活用への挑戦
9. 例4:独自生成AIシステム「DENSHO AI」の開発
10. 例5:社内独自の生成AI人材育成研修の実施
11. 例6: (研修を活かした) その他の生成AI活用事例
12. DX/AIの社内推進における重要なポイント
13. 「製造業向けDX/AI人材育成支援プログラム」の開発と事業化
14. 産学官連携とメディア露出を通じた情報発信と業界への貢献
• 質疑応答

第3部 プロンプトエンジニアリングによるスマートファクトリー化に適した自由対話システムの導入と活用のポイント

(2025年11月13日 14:45〜16:15)

　生成AIは多様な大規模言語モデルを用途に応じて選択し、プロンプト設計や利用環境が出力に大きく影響する。AIエージェントは自律的に計画・実行・学習を行い、製造業のスマートファクトリー化を推進する鍵となる。設計支援、品質検査、予知保全、業務自動化などユースケースは拡大するが、データ整備不足や安全性・人材課題が障壁であり、現状では、企業での活用が進んでいない。 　提案システムはプロンプト適用や既存資料の活用、RAG導入を組み合わせ、評価に基づき信頼性と効率を高めることで、製造DXの可能性と今後の提言を示す。

1. 生成AIの活用の現状
2. 様々な大規模言語モデルと用途に応じた選び方
3. 生成AIの出力に影響を与えるもの
4. AIエージェントとは?
5. 生成AIのスマートファクトリー化への適用
6. 主なユースケース・活用領域
7. 課題と障壁
8. 提案するシステム
9. プロンプトの適用
10. 既存の資料の有効活用
11. RAGの適用
12. 評価と可能性
13. 提言
• 質疑応答