BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:人がやっていた分析を、AIエージェントが自走 でやる時代 X-WR-CALNAME:人がやっていた分析を、AIエージェントが自走 でやる時代 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:996270@techplay.jp SUMMARY:人がやっていた分析を、AIエージェントが自走で やる時代 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20260611T120000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20260611T124500 DTSTAMP:20260602T071105Z CREATED:20260526T113923Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99627 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n✓ 大量のロ グ・データはたまっているのに、量が多すぎて人手で は見きれていない\n✓ 「いつもと違う動き」を見つけ る判断が、一部のベテランの経験に依存していて引き 継げない\n✓ 運用レポート・保全レポートの作成に時 間が溶けて、本来の判断や打ち手の検討が後回しにな っている\n✓ AIに分析を任せたいが、「全部自動化」 と「人がやる」の間でどう線を引くか分からない\nも し一つでも当てはまるなら、\n問題は「データが足り ない」や「人手が足りない」ことではありません。\n 人がやっていた分析を「探す・突き合わせる・判断す る・報告する」に分解すると、AIが下書きまで自走で きる部分と、人が判断として残すべき部分が見えてき ます。\nこの45分で、自社の分析業務のどこからAIに任 せられるかを見極める観点を持ち帰ることができます 。\n■ こんな方におすすめです\n───────── ───────────────────────\n ✓ 毎週・毎月の定型レポート作成に時間を取られてい て、AIに下書きを任せられないか考えている方\n✓ 大 量のログ・データがたまっているが活かしきれず、何 から手をつけるか分からない方\n✓ 分析や異常検知の 判断がベテランに依存していて、属人化・技能伝承を 解消したい方\n✓ AIエージェントに分析業務をどこま で任せられるのか、現実的な線引きを知りたい方\n✓ D X推進・データ活用担当として、自社の分析業務のAI化 を検討している方\n■ セッション説明\n────── ──────────────────────── ──\n工場の設備が毎日吐き出す稼働ログは、週に数 えると十数万件規模になります。これまでは、ベテラ ンの保全担当やデータ担当が、その膨大なログから「 いつもと違う動き」を探し、関連する事象を突き合わ せて原因の当たりをつけ、定期の分析レポートにまと めてきました。しかし量が多すぎて人手では見きれず 、判断が一部の熟練者に依存してしまうという課題が 、多くの現場に共通して存在します。\n本セッション では、ある製造業のお客様と取り組んだAIエージェン ト開発の実例をもとに、この「人がやっていた分析」 をAIがどこまで自走で代行できるかを具体的に示しま す。設備ログを読み解き、運用レポート・保全レポー トの下書きまでをAIが書く。AIが「いつもと違う」を見 つける観点、どこまで任せられて、どこに人が残るの かを、ビフォー・アフターの業務の変化として整理し ます。\n今日のゴールは「AIに全部任せて人が要らなく なる」という話ではありません。AIが一次分析と報告 書のドラフトを担い、人は確認と意思決定に集中する 。その現実的な役割分担を、自社の分析業務に当ては めて考えられる状態を持ち帰っていただきます。\n■ 今回話す内容\n───────────────── ───────────────\n\n人がやっていた分 析を「探す・突き合わせる・判断する・報告する」の4 ステップに分解し、ボトルネックを見極める\n設備ロ グ十数万件を読み解き、運用レポート・保全レポート の下書きまでをAIが自走で書く仕組みを実例で見る\nAI に任せられること・人が残ることを整理し、自社の分 析業務への当てはめ方まで持ち帰る\n\n■ 登壇者\n── ──────────────────────── ──────\n三好大悟（株式会社リベルクラフト 代 表）\nデータサイエンティスト出身。製造業・大手ITを 中心に、AI・データ活用のコンサルティングと社内研 修を手がける。「技術を現場で動く施策に翻訳する」 をミッションに、導入判断から構築・運用展開まで一 気通貫でサポートしている。Python・SQLによる実装経験 と、経営層へのプレゼン・合意形成の両方を持つ実務 家。\nX: 三好大悟\, リベルクラフト LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/996270?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR