BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【松尾研発】「職人の勘」をデータ化する。AI エージェントによる不具合対応ナレッジの標準化と実 践事例 X-WR-CALNAME:【松尾研発】「職人の勘」をデータ化する。AI エージェントによる不具合対応ナレッジの標準化と実 践事例 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:997993@techplay.jp SUMMARY:【松尾研発】「職人の勘」をデータ化する。AIエ ージェントによる不具合対応ナレッジの標準化と実践 事例 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20260707T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20260729T120000 DTSTAMP:20260707T152132Z CREATED:20260707T052441Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99799 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【松尾研発 】「職人の勘」をデータ化する。AIエージェントによ る不具合対応ナレッジの標準化と実践事例\n2026年7月29 日（水）12:00-13:00 「不具合対応ナレッジの標準化とAI エージェント活用」をテーマに無料のオンラインセミ ナーを開催します！ \n【イベント内容】\n「あのトラ ブル、以前も起きた気がするが、どう対応したか分か らない」「熟練のAさんがいないと、設備の異常原因が 特定できない」「過去の報告書や修理記録はPDFやExcel で大量にあるが、誰も活用できていない」製造現場や インフラ保守において、不具合対応やトラブルシュー ティングは最も重要な業務の一つです。一方で、実際 の現場ではいまだに、その解決プロセスが一部のベテ ランの「職人の勘」や「記憶」に大きく依存している ケースも少なくありません。過去の故障対応履歴や品 質トラブルのデータはある。 しかし、拠点ごと・担当 者ごとのローカルルールで保存され、いざという時に 検索すらままならず、結局同じトラブルや属人的な対 応が繰り返されている。こうした**「属人化の壁」を 突破し、**組織全体の対応力を底上げするために今注 目されているのが AIエージェント の活用です。\nAIエ ージェントは、単なるマニュアル検索のAIツールでは ありません。 散在する過去の修理記録、設計図面、異 常時の対応履歴といった膨大な「暗黙知」のデータを 読み解き、目の前で起きているトラブルに対して「最 適な解決策や次に取るべきアクション」を自律的に提 示・支援できる点に特徴があります。\nつまり、これ までベテランの頭の中にあった「この症状なら、ここ をチェックすべき」という高度な知見をAIが引き継ぎ 、誰もが再現できる**「全社標準のナレッジ」**へと変 えていくことが可能になります。\n本ウェビナーでは 、松尾研発の知見をもとに、AIエージェントが過去ト ラブル分析とノウハウ伝承をどのように変革するのか を、実践事例を交えながら 解説します。\n具体的には 、「PDFやExcelに眠る過去の修理・トラブル記録をどうAI に学習させるのか」「ベテランの『職人の勘』をデー タ化し、現場で使える形に落とし込むアプローチ」「 トラブル発生時、AIエージェントがどのように解決策 を導き出し、担当者を支援するのか」「現場の業務フ ローにAIを定着させるためのUI/UXと実装手順」といった ポイントを、実践事例をもとにわかりやすく整理しま す。\n「ベテランの退職が迫っており、技術継承を急 いでいる」「過去のトラブルが再発しているが、有効 な対策が打てていない」「属人化した保守・修理業務 を見直し、全社標準の運用に変えたい」そんな課題を 抱える方にとって、個人のスキルを組織の資産へと変 え、現場の課題解決力を高めるための**「具体的な実 装シナリオ」**を掴むためのウェビナーです。 \n【こ のウェビナーでわかること】\n✅ AIエージェントが現 場のトラブル対応・ノウハウ伝承をどう変えるのか  ✅ 過去の不具合・修理データを活用したAI実装の具体 例✅「職人の勘」やベテランの暗黙知をデータ化し、 標準化する手法✅ 現場担当者が無理なく使いこなせる AIエージェントの業務設計✅ 単なる「検索」にとどま らず、解決策の提示まで行うAIの仕組み\n\n【こんな方 におすすめ】\n✅ 設備保守・品質管理・生産技術部門 などで、トラブル対応の属人化に悩んでいる方✅ 過去 の故障対応・修理記録などの データはあるが、実務 で活用できていない方✅ ベテラン社員の退職を控え、  現場のノウハウ・技能伝承を急務としている方✅ ト ラブルの再発防止や、異常対応のスピード・精度を底 上げしたい方✅ 社内に散在するナレッジを統合し、全 社標準の仕組みを作りたい DX・AI推進担当者✅ AIエー ジェントを自社業務にどう実装するのか、実践事例を もとに理解したい方 \n【登壇者】\n平野 佑樹 / 株式会 社QuackShift co-Founder / 代表取締役 同志社大学卒。新卒 で株式会社ユーザベースに入社。 NewsPicksのデータエ ンジニアリングやAWSツールを使ったMLOps、関連記事レ コメンドに携わる。 過去にはデータサイエンティス トとして、大手医療・製薬メーカーとのAIモデル開発 を中心に、機械学習を使った案件に複数携わる。 IAAE （一般社団法人学術・教育総合支援機構）の技術顧問 。 \n【注意事項】\n下記に当てはまる方のお申込み、 ご参加はお断りしております。 ※お申込み情報よりHP ・関連サイトにて確認させて頂きます。 ・弊社と同 様の事業内容・弊社提供サービスの利用が想定されな い企業様 （AIソリューション開発事業、DX推進事業、A Iセミナー事業）を実施されている法人及び個人 ・法 人ではない個人の方（開業予定の方を含む） \n【会社 概要】\n会社名：株式会社QuackShift代表者：平野佑樹所 在地：東京都千代⽥区神⽥⼩川町3丁⽬28−5 3階 302号室 axle御茶ノ水設立日：2023年12月5日事業内容：伴走型AI/D Xソリューション、AI活用セミナー&コンサルティングHP ：https://quackshift.jp/ LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/997993?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR