製造AI・DX ROIプレイブック - AX技術を90日プロジェクトに変える方法
fleem826937
¥3,250
入門 / AI
5.0
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「AIを導入せよ」という漠然とした指示を受けたものの、どこに使えば利益が出るのか分からず困っていませんか?😰 ベンダーの華やかな技術紹介ではなく、製造現場で90日以内にROIを証明する実践的な設計法をお教えします!🛠️ 数十億円規模の試行錯誤を減らす専門家のノウハウで、自社工場のAX導入成功率を2倍に高めましょう!💰📈
入門
AI
2億円のチャットボットが捨てられるのを見たことがありますか? AIプロジェクトの70〜85%が期待した成果を達成できていません。製造現場では、この数字がより切実に感じられます。ベンダーのデモでは完璧だったチャットボットが、実際の現場文書を投入すると、見当違いな答えを自信満々に提示します。30年経歴の熟練工の方々は「そんなの役に立たない」と背を向けます。数億円を投じて作ったシステムが、静かに捨てられていくのです。 私はサムスン電子、サムスンディスプレイ、現代モービス、LSエレクトリックまで、16年以上にわたり製造現場でMES、スマートファクトリー、製造DX/AXを直接企画し、実行してきました。そして今、製造現場にAIチャットボットを直接設計し、構築する仕事をしています。この過程で「なぜ製造チャットボットはこれほど多く失敗するのか」を考え続け、その答えは技術ではなく企画にあるという結論に達しました。 この講義はコードを教えません この講義はチャットボットを作る開発者のための講義ではありません。チャットボット導入を企画し、ベンダーを評価し、性能を検証し、最終的に導入の可否を判断しなければならない人のための講義です。製造現場の企画者、管理者、チームリーダーが対象です。 コーディングなしで、50分で、次のようなことができるようになります。 1. AIチャットボットの核心技術(RAG、Knowledge Graph)を比喩一つで理解する 2. ベンダーの実力を見極める5つの質問を実戦ですぐに活用する 3. 30日間の試行導入(POC)をチェックリスト1枚で設計する 4. 現場作業者の抵抗なくチャットボットを定着させる戦略を立てる なぜこの講義が必要なのか? - 韓国製造業のAI導入率は24%にとどまっていますが、81%の企業がAI投資の拡大を計画しています。導入率は低いものの、意欲は高いということです。問題は、実行方法を知っている企画者が不足していることです。 - インフラン(Inflearn)にRAGやチャットボット関連の講義はありますが、すべて開発者向けです。製造現場の非開発者のためのAIチャットボット企画講義は、この講義が初めてです。 50分が、2億円のミスを防いでくれるかもしれません。
ベンダーデモに騙されない判断力 — 技術を知らなくても、5つの質問だけでベンダーの実力を見極め、提案書の欠点を指摘できるようになります。
30日間のPOC設計能力 — ユースケースの選定から成功基準の定義、現場テスト、Go/No-Goの判断まで、チェックリスト1枚で試行導入を自ら設計できるようになります。
AIチャットボットの中核技術を非エンジニア向けに解説 — RAGとナレッジグラフ(Knowledge Graph)の違いを一つの比喩で説明できるようになり、自社の工場にはどちらの方式が適しているかを自ら判断できるようになります。
現場定着戦略 — 熟練工の抵抗を支持に変えるポジショニング法と、スモールスタートで拡散させる導入戦略を実務にすぐ適用できるようになります。
学習対象は
誰でしょう?
「チャットボットの導入を検討してみて」という指示を受けたものの、どこから手をつければいいのか分からない製造業の企画者・管理者 — 技術的な背景がない中でベンダーの提案書を評価しなければならず、途方に暮れている方。
ベンダーのデモは見たけれど「これが本当に可能なのか」確信が持てない方 — 画面上では良さそうに見えるが、自社の工場のドキュメントを入れても同じようにうまくいくのか、判断基準がなくて困っている方。
すでにAIチャットボットを導入したものの、現場で使われていない方へ — システムは稼働しているが作業員に敬遠され、投資対効果を証明できず悩んでいる方。
スマートファクトリー/製造DX業務を担当しているが、AI関連の意思決定において開発チームやベンダーに振り回されていると感じている方 — 技術用語に圧倒されず、企画者として主導権を握りたい方。
前提知識、
必要でしょうか?
製造業(工場、生産、品質、設備など)の現場業務を経験したことがある方
MESやERPといった製造システムを、名前くらいは聞いたことがある方
ChatGPTやClaudeのようなAIサービスを一度でも使ったことがある方
48
受講生
6
受講レビュー
4.5
講座評価
3
講座
15年以上にわたり製造現場で生産技術と設備エンジニアリングを経験し、データとシステムを通じて現場の課題を解決する役割を担ってきました。PCベースの設備制御から始まり、工程・設備の構造を理解し、製造データの流れと業務構造を分析することで、システム的な改善能力を培ってきました。
現在は製造AX(AI & デジタルトランスフォーメーション)領域において、データ・工程・システム・自動化を繋ぐ実務中心のソリューションを設計・実装しています。
www.linkedin.com/in/기호-이-3015a317b
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