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AI for Work

コーディングなしで始める製造AI導入

「DX/AXをやらなければなりません。」 会議室ではいつも真剣なのに、いざ現場に降りてくると何から、どうすればいいのか途方に暮れていませんか? PoCは何度かやったのに、肝心の本格運用につながらず ソリューション・設備は買ったのに、現場では面倒なツール扱いを受け データ・システムの話は多いのに、今の自分のライン・工程にどう適用すればいいのか見当がつかず TFT・専任組織が別にないので、本業+DX/AXまで抱え込んだ実務者の立場で… この講義は、まさにそんな方々のために作りました。

6名 が受講中です。

  • fleem826937
제조dx
ax도입
생산기술
스마트팩토리
Generative AI

受講後に得られること

  • AIを導入するために「何をすべきか」についての霧が晴れます。

  • AIを「どのように始めるか」についての実行単位が見えます。

  • 組織内でAIをどのように導入するか説得する力が身につきます。

製造DX/AX、スマートファクトリーの話はあふれているのに
いざ自分の工場・自分のラインにどう適用すべきかは依然として霧の中というケースが多いです。

  • 「データは全部あります」と言いますが、
    実際にAIの観点から見ると使えるデータがほとんどないか

  • PoCは何度か試したことがあるけど、
    正式運用に移行した事例がほとんどないか

  • AI企業、本社/企画、現場が
    それぞれ異なる言語で話していてプロジェクトが歪んでスタートするケースも多いです。


このコースは、そんな現実から出発します。
AI理論やコーディング教育ではなく、現場・生産技術の実務者が「AIプロジェクトを判断し、設計できるようにする講座」です。


このコースで扱う内容は以下の通りです。

  • チャプター1
    「AIをどこに、なぜ使うのか」を
    技術ではなく現場の言葉で整理する方法

  • チャプター2
    「うちの工場はAIが導入できない構造だ」という言葉を
    データ・構造の観点から再解釈するパート
    – 人に依存する工程、突発的な問題、協力会社の課題、事後統計データが
    どのようにAIの足を引っ張るのかを整理します。

  • チャプター3
    「データは全部ある」という言葉を
    C·O·L(条件·結果·連結キー)の観点から見直すチャプター
    – AIが本当に使えるデータと、
    人間の目にだけ存在しているように見えるデータの違いを具体的に指摘します。

  • チャプター4
    「うちの工場、今AIを導入しても大丈夫?」を
    5つのチェックリストで点検するパート
    – 問題定義、データ構造、行動設計、運営主体、パイロット範囲が
    準備できているか冷静に確認します。

  • チャプター5
    「一度きりで終わるPoC」ではなく
    工場内で反復可能なAI実験システムを構築する方法
    – 候補課題の選定、仮説定義、KILL/GOルール、
    内部で蓄積すべき能力 vs 外注に任せる能力、
    そして技術指標ではなく現場の行動基準で成功を定義する方法を扱います。


講義が終わったとき、受講生は最低限以下の質問には答えられるようになります。

  • "私たちの工場でAIを今すぐ導入してはいけない領域はどこで、
    準備から始めるべき領域はどこなのか?"

  • "現在保有しているデータでAIを試してみることができる候補問題は何か?"

  • AIプロジェクトの提案を受けた時
    どこまでが妥当な話で、どこからが誇張なのか判断できる基準は何か?


コードを直接書かなくても、
問題・データ・現場を知る人がAIプロジェクトの中心に立つべきだという前提で作られた講義です。
現場・生産技術・品質・スマートファクトリー担当者の方々が
「もうAI/AXの話に振り回されず、自ら判断できる基準」を持ち帰ることが目標です。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 工場/生産技術/品質/設備部門でDX/AX関連業務を「兼任」している実務者

  • 自動化・スマートファクトリーソリューションを導入しなければならないのに、今の工程・ラインに合った構想が浮かばない方

  • 会社は「AI、データ」と言うが、実際の現場はまだExcel・紙ベースで息苦しい方

  • DX/AXを「一度はきちんと構造を整えてスタートしたい方」

こんにちは
です。

15년 이상 제조업 현장에서 생산기술과 설비 엔지니어링을 경험하며, 데이터와 시스템으로 현장 문제를 해결하는 역할을 수행해 왔습니다. PC 기반 설비 제어부터 시작해 공정·설비 구조를 이해하고, 제조 데이터의 흐름과 업무 구조를 분석하며 시스템적 개선 역량을 쌓아왔습니다.
현재는 제조 AX(AI & Digital Transformation) 영역에서 데이터·공정·시스템·자동화를 연결하는 실무 중심의 솔루션을 설계하고 구현하고 있습니다.

www.linkedin.com/in/기호-이-3015a317b

カリキュラム

全体

5件 ∙ (51分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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