BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:製造業のための生成AI導入ガイド 〜なぜロー カルLLMが求められるのか？オンプレミス構築とセキュ リティ対策のポイント解説〜 X-WR-CALNAME:製造業のための生成AI導入ガイド 〜なぜロー カルLLMが求められるのか？オンプレミス構築とセキュ リティ対策のポイント解説〜 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:997232@techplay.jp SUMMARY:製造業のための生成AI導入ガイド 〜なぜローカルL LMが求められるのか？オンプレミス構築とセキュリテ ィ対策のポイント解説〜 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20260701T120000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20260701T130000 DTSTAMP:20260620T082619Z CREATED:20260617T004838Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99723 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n■このセミ ナーは、こんな方におすすめです。\n✓ 製造業で生成A Iの活用を検討しているが、何から始めるべきか迷って いる方✓ 技術資料など、社内データを「外部に出さず 」安全にAI活用したい方✓ ローカルLLMやオンプレミスA Iに興味がある方✓ 技術部門部門の責任者、AI導入を判 断する経営者・管理職\n■「外部に出せないデータ」 のAI活用術を分かりやすく解説！\n「生成AIを使いたい が、図面や設計情報を社外に出さずに、どうAI活用で きるかわからない……」「AIをローカルサーバーで構 築するのってどのぐらい費用がかかるの？そもそも本 当に必要？」「セキュリティ部門の承認が下りず、AI 活用の検討がいつまでも前に進まない……」そんなお 悩みはありませんか。製造業では、図面・設計データ ・顧客情報・品質データといった「外に出せない情報 」こそが、最もAIで活かしたい資産です。ところが、 その機密性の高さゆえにクラウドAIの利用に踏み切れ ず、検討段階で止まってしまう企業が少なくありませ ん。しかし、これは「AIが製造業に向かない」という 話ではありません。社内にデータを閉じたまま安全に 運用できる環境を選べていないことが、本当の壁なの です。近年は、ローカルLLMやオンプレミスAIの構築技 術が成熟し、自社サーバー内で完結するセキュアなAI 活用が現実的になっています。\n■本講座のゴール\n本 ウェビナーでは、・製造業特有の「データを外に出せ ない」課題をクリアするAI環境の選び方・GPUサーバー ／ローカルLLM／RAGを用いたオンプレミスAIの具体的な 構築ステップ・図面検索・受注自動化・社内ナレッジ 活用といった製造業ならではの実践事例を、セキュリ ティ対策のポイントとあわせて、事例を交えながらわ かりやすく解説します。\n■アジェンダ概要\n\nオープ ニング（5分） — 人手不足・技術継承・図面活用不足 など、いま製造業でAIが求められる背景\n製造業におけ るAI活用の壁（10分） — なぜ導入が進まないのか／求 められるAI環境（安全性・検索性・運用性・拡張性）\n ローカルLLM・オンプレミスAIの基礎知識（10分） — ク ラウドとオンプレミスの使い分け、自社に合う構成の 判断ポイント\nオンプレミスAI環境の構築方法（15分） — 必要な構成要素・導入ステップ・セキュリティ対策 \n製造業における具体的な活用事例（15分） — 社内ナ レッジ活用／図面・技術文書検索／受注管理の自動化 ／社内×外部情報の融合\n質疑応答・まとめ（5分） — 本日の振り返りとQ&A\n\n※予告なくアジェンダを一部変 更する場合がございます。\n■開催方法\nYouTubeライブ 配信\n☆Peatixからも参加登録いただけます！https://peatix .com/event/5048995\n■申込締切\nセミナー開催の直前まで\n ■注意事項\nライブ配信の録画・録音は、いかなる理 由においても禁止とさせていただきます。\n■よくあ る質問\nQ. 当日のライブ配信ではQ&Aはありますか？A. 予定しています。※ライブ配信の内容によってQ&A時間 は前後します。Q. 当日のライブ配信資料の配布はあり ますか？A. ライブ配信終了後、アンケート回答者へメ ールで送付する予定です。配布可能な部分のみとなり ます。Q. 視聴にYouTubeのアカウントは必要ですか？A. ア カウントは不要です。URLにアクセスするだけでご視聴 いただけます。Q. スマホから参加可能ですか？A. スマ ホからの参加は可能です。ただし、お一人様の申し込 みで、複数名での視聴はご遠慮ください。Q. 録画・録 音は可能ですか？A. 当ライブ配信の録画・録音は、い かなる理由においても禁止とさせていただいておりま す。\n■登壇者プロフィール\n平尾 俊貴  博士(工学)株 式会社dTosh 代表取締役国立大学法人 奈良先端科学技術 大学院大学 先端科学技術研究科 客員助教奈良先端科 学技術大学院大学 博士(工学)。独立行政法人 日本学術 振興会 特別研究員DC1の採択者。専門領域はAI、ソフト ウェア工学、データ分析。カナダ名門・McGill大学で、A Iソフトウェア品質管理に関する先端研究を主導。その 後、世界4大産業用ロボットメーカー・ABB Group(売上約5 兆円) 米国研究所に勤め、ハーバード大・MIT出身のト ップ研究者たちと共にAI開発を牽引。帰国後は奈良先 端大 助教に就任し、AIソフトウェア領域の学術研究と 次世代AI人材の育成に取り組む。その専門知見を社会 実装するため、同大学発のAI企業として株式会社dToshを 創業。学術と実務の両面からAI技術の導入・活用を支 援しており、NTTグループ、Dell Technologies、伊藤忠をは じめ、大手から上場企業への技術支援・顧問実績。 LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/997232?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR