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AIによる過去知見・経験への高速アクセスと自動提示で，スマート工場の要件を満たすための術を解説します！
| 講師： |
藤平 俊彦 氏
株式会社スモールワン コンサルティング事業部 パートナーコンサルタント |
| 日時： |
2026年11月10日（火）13：00〜16：00
特別集中講座
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| 受講料： |
25,000円（消費税込）※テキスト代を含みます。 |
| 会場： |
オンライン講座（オンライン講座について）
職場・自宅 全国どこからでも参加できます。
「ZOOM」を使用します。
※アプリをインストールせずブラウザから参加できます。 |
※録音・録画・撮影はご遠慮下さい。
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セミナーのお申込は買い物カゴには入らず直接お申込入力となります。
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●受講のおすすめ
●トラブルを未然に防ぎ，もしトラブルが起きた場合には即時対応する方法を解説
- 先端DX技術を使った，インシデントトラブル対応策の自動提示
行動の基準線としての過去知見の活用の考え方を解説。
- 過去の知見活用と対応策データベース（エンサイクロペディア）の現在位置
- トラブル対応する行動の強化
トラブル事例の自動提示：類似したトラブル事例を自動抽出し，即応力と確実な対処を行えるようにする方法を解説。
- 過去事例と現状の差を把握し，安全かつ確実な対応を行う体制の構築
エンサイクロペディア構築による経験を活用する方法：最新のデータベースとの連携により，過去事例を参照しながら，原因を追究，トラブルを即時解消する方法を解説。
●講義内容
超人手不足は，技能伝承を断絶させ，技術の空洞化を招いています。空洞化は，不良の多発や長時間の設備停止など，製造の不安定化を呼び込みます。自働化やDXは必須になり，多大な投資をかけているにもかかわらず，想定した効果が得られず，投資は根腐れを起こしています。さらに，基礎技術力が知らぬ間に徐々に低下し，最先端のことを行っているにもかかわらず，足元がゆがむ状態になっています。気づかない間に，未来・将来を棄損させていっているのです。
DXやAIは，こういった課題解決のための福音といっても過言ではありません，DXやAIによる，本当に大切な“知見資産”の正しい構築の仕方や先端のDX使い方の習得は，競争優位の源泉です。製造業が今後向かうべき本質的知的資産活用の考え方を提示，実際例を伴って解説いたします。
●キーワード
技術技能伝承，熟練技能者，過去トラ，AI，スマートファクトリー，DX2.0，人材不足，暗黙知，形式知，設備トラブル，品質問題，コアコンピタンス，イノベーション
●受講対象者
DXによる製造改革を模索している製造担当マネージャー
製造部門や生産技術部門の技術者や管理者の方およびDX戦略担当者
生産の安定化が課題になっている生産技術の方
熟練技術者の知見や技能（スキル）の伝承のやり方が分からない，うまくいっていない方
同じ部署に限らず，他部署や他工場でのトラブル事例や対策の社内共有に興味のある方
●予備知識
●得られる知識
- 現在の先端DXの姿と知見データベース（エンサイクロペディア）による品質・設備トラブル解消・方法論
- データベースからの事例自動提示による，インシデント対応，トラブル対策のポイント
- 先端DXを用いたコストダウン，埋没コストの回収につながる考え方
- AIを用いた過去知見の検証・活用の仕方
●セミナープログラム
- １．前提：製造業が抱える技術と技能の地盤沈下
- （1）基礎的な技術を理解できない人間が増えた
- （2）危険アラート（トラブル警告，インシデント警告）が必要な理由
- （3）危険アラートが出ても対処ができない理由
- ２．DX化で過去知見を活かしきれ
- （1）危険アラートに即応する知見へのアクセス
- （2）大切な経験資産・根幹をなす知見資産
- （3）エンサイクロペディアの構築
- ３．トラブル対応策の自動提示
- （1）対応策を自動提示するということ
- （2）危険アラートへのフィードバックと即応体制
- （3）誰が即応技術を持っているのか〜スキルマッピングの重要性
- （4）即応には，距離は関係ない〜バーチャルファクトリーの在り方
- ４．エンサイクロペディアへのアクセス〜経験資産・知見資産の活用
- （1）日報をどのように活用させるのか
- （2）提示されたものを判断する技術〜ハルシネーションの防止
- （3）洞察を導き出す話し合いの場
- （4）スモールスタートと体制構築の注意点
- ◎ 質疑応答
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