本講演では、AIの基礎から実務への応用までを体系的に理解していただくことを目的としています。まずAI・機械学習・深層学習の定義や問題設定を整理し、AIの歴史、生成AIの登場によって何が変わったのかを解説します。さらに、言語モデルの仕組みと日米における最新の利用状況を紹介し、活用に伴う技術的・倫理的課題を明確にします。
続いて、RAGやMCP・A2Aといった応用技術を取り上げ、国内外の話題を踏まえつつ、製薬・化粧品・食品の各分野での具体的なAI活用事例を示します。最後に、AI導入のために必要なマインドセット、文書業務効率化や図面情報のAI抽出などの事例を紹介し、伴走型開発支援のアプローチを通じて、現場でAIを「使える技術」にするための視点を提供します。
- 基礎:AIの概要
- AI、機械学習、深層学習の定義
- 機械学習の問題設定のイメージ
- AIの歴史
- 第一次〜第四次人工知能ブーム
- 生成AIの出現
- 言語モデルの仕組み
- 生成AI活用の状況
- 日本国内における生成AIの利用状況
- 米国における生成AIの利用状況
- AI活用のリスク
- AI活用の技術的課題
- AI活用の倫理的課題
- AI活用によるトラブル対策と技術
- RAG (Retrieval-Augmented Generation:検索拡張生成)
- MCP (Model Context Protocol) と A2A (Agent-to-Agent Protocol)
- AI関連の話題
- 海外の話題
- 国内の話題
- AI活用の事例やアイデア
- 医薬品分野におけるAI活用
- 化粧品分野におけるAI活用
- 食品分野におけるAI活用
- AI導入のために必要なマインドセット
- AIと人の役割
- スモールスタート
- EQUESでの事例紹介
- 製薬品質保証の文書業務効率化SaaS
- ローカルLLM活用
- CAD 生成AI
- 生成AI活用の実現に向けて
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