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

株式会社　技術情報協会野口怜氏 55,000円

★使えるデータの収集、選定と蓄積の仕方！　データ不足への対処法！！
★製造業におけるAIを活用した需要予測の考え方、活用のポイントとは！

会場

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特典

お知らせ

開催日時

2025/03/24 (月) 10:30～ 16:30 （受付 10:00 ～ )

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申込み期間

2025/02/06 ～ 2025/03/21

主催会社

株式会社　技術情報協会

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定員

定員数の上限はございません

受講料

55,000円 (税込／各種割引については下段「お知らせ」欄をご参照ください）

開講場所

ZOOMを利用したLive配信
※会場での講義は行いません　

講師

野口怜氏: 東京理科大学　経営学部　ビジネスエコノミクス学科　准教授

カリキュラム、
プログラム

【講演趣旨】
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、データ周りにも着眼します。

【講演項目】
1.データ社会と製造業を取り巻く現状
　1.1　超ビッグデータ社会の加速とデータ活用ニーズ
　1.2　AI技術の急激な進展と生成AIの台頭
　1.3　日本の製造業を取り巻く現状
　1.4　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
　2.1　従来の統計的工程管理とビッグデータ分析の違い
　2.2　製造現場におけるデータの種類と活用例
　2.3　自⼯程完結と製造ビッグデータ活⽤
　2.4　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
　3.1　予測AIと生成AIの違い
　3.2　様々な機械学習手法と手法選択の考え方
　3.3　大規模言語モデルをベースとする生成AI
　3.4　分析テーマ検討の考え方
　3.5　分析結果の評価と現場へのフィードバックの考え方
　3.6　「PoC止まり」を防ぐために
　3.7　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
　4.1　データ収集／選定の考え方
　4.2　データ不足に対する対応方法
　4.3　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
　5.1　データ活用人材に必要なスキル
　5.2　データ活用の育成モデル例
　5.3　データ活用人材の配置例
【質疑応答】

特典

セミナー資料付
最後に質疑応答の時間あり

セミナー参加費
支払い方法

1. 銀行振込または現金書留にてお願いいたします。

2. 原則として開催日までにお願い致します。

3. 銀行振込の場合は、原則として領収証の発行は致しません。

4. 振り込み手数料はご負担ください。

お知らせ

●各種割引について
1. 同一テーマ1社2名以上同時申込の場合のみ、1名につき5,500円（税込）割引いたします。
2. 大学（教員、学生）、公的機関、医療機関の方は、「アカデミック価格」33,000円/1名（税込）でご参加いただけます。（2名同時申込割引は適用されません）

割引適用の場合は、お申し込み後、技術情報協会より確認のご連絡を差し上げます。

※申し込み人数が開催人数に満たない場合など，状況により中止させて頂く事が御座います。

●Live配信セミナーの受講について
・セミナー配布資料は印刷物を郵送いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。