概要

製造業におけるAI導入は着実に進んでいますが、「どこから手をつければいいのか」「予算や人員の制約がある中でどう進めるべきか」といった課題を抱える企業も多いのが現状です。 本ウェビナーでは、製造業でのAI導入事例や大規模言語モデル（LLM）の導入事例を紹介しながら、最小限のリソースで効果的に進めるためのアプローチをご紹介します。

こんなことをお話します

製造業におけるAI活用の現状と事例紹介

• 製造業ではAI導入がどこまで進んでいるか
• AI導入までのステップ
• 最短/最低限のシステム開発で低コストにAI検証をすることの重要性
• 本開発予算を取るためのPoC開発
• 製造業でのAI導入事例
  • DX/AI活用基盤整備のためデータベース自体をAIで作成
  • 社内データ整理・検索システム(RAG系の話)
  • 製造現場における不良予測/過去トラブル検索活用事例
  • AI-OCRを活用した図面DX
  • 報告書作成効率化

大規模言語モデル（LLM）の導入で抑えるべきポイント

• LLMは何が革新的か
• LLMでできること・できないこと
• LLMを継続的に活用するために必要なこと
• PoCの進め方
• LLMの活用事例
  • 文書からの情報抽出
  • ハルシネーションを抑えるためのRAG
  • 柔軟な仕事ができるAgent

こんな方におすすめ

• AI導入を検討しているが、具体的な進め方に悩んでいる方
• 限られた予算・リソースの中でAI活用を進めたい方
• 課題解決にAIを活用したい方
• 社内文書のデジタル化・効率化を検討されている方
• AI導入のPoC検証の進め方を知りたい方

タイムテーブル

• 12:00-12:05 イントロダクション
• 12:05-12:25 製造業におけるAI活用の現状と事例紹介
• 12:25-12:45 大規模言語モデル（LLM）の導入で抑えるべきポイント
• 12:45-12:50 クロージング

登壇者情報

株式会社Techtical CEO 井上 翔宇

早稲田大学にてAIロボットの研究を行いながら、マッチングアプリSaaSを提供する会社を創業(事業譲渡済) 大学院卒業後、大手メーカーの本社研究所にてロボティクス/AIの研究開発に従事。 その後、大手Web企業にて業務支援SaaSのPdM/プロダクト責任者、および社内の生成AI活用プロジェクトを推進。 TechとBizDev双方の経験から、先端技術が社会実装されるまでのギャップが大きいと感じ、先端技術を素早く社会実装していくことをミッションに株式会社Techticalを創業。生成AIを活用し、製造業を中心に業務効率化ソリューションの開発を行う。

fuku株式会社 代表取締役 山田 涼太

東京大学で農学部から工学部へと転じた経歴持つ、学際的な視点を有する起業家。 AIによる科学研究の自動化（AI駆動科学）を目指し2018年にfuku株式会社を創業。 専門文書からの情報抽出やライフサイエンス関連のデータベース構築を中心に取り組み、創薬AIの学習データ構築プラットフォームやロボット実験施設の解析自動化に携わっている。 一般社団法人ラボラトリーオートメーション協会のコアメンバー。 AIと科学の融合による新たな可能性の開拓に情熱を注いでいる。

接続情報

• 参加申し込み完了後、connpassページ上部の「参加者への情報」にZoomリンクが表示されます