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• 16:00 | 16:10

  製造業×生成AI、今何が起きているか

  知らないのはあなただけじゃない──でも、差はもう開いている

  • ・日本の生成AI普及率の現実（国際比較）
  • ・製造業での導入事例：リリース4カ月で利用件数が「桁違い」になった実話
  • ・製造業が抱える3大課題とAIの関係性
  • ・熟練技術者の退職 × ノウハウ継承
  • ・日報・報告書・データ分析の手作業地獄
  • ・ベテランのノウハウ × 若手のAIリテラシーを掛け合わせる組織戦略

  16:10 | 16:25

  AIツールの特徴理解──製造現場でどれを使うか

  Copilot・ChatGPT・Gemini・NotebookLM・Claudeなど、「どのAIツールを使えばいいの？」に対して、着目すべきポイントを共有します。

  • ・各AIツールの特徴を製造業視点で整理
  • ・事例1：ホワイトボードの写真→議事録化（30秒）
  • ・事例2：設備作業の写真→手順書自動生成
  • ・事例3：過去トラブルの検索

  16:25 | 16:50

  実務プロンプト設計──製造業仕様の指示の出し方

  AIに60点の仕事をさせている人と、100点を引き出す人の違い

  • ・会話形式プロンプト5大テクニック（実際のセミナーで反響最大）
  • 1.役割設定：「あなたは製造業の品質管理の専門家です」
  • 2.逆質問：「このタスクに必要な情報を私に聞いてください」
  • 3.具体例要求：項目だけでなく、中身まで書かせる
  • 4.自分の経験注入：過去の日報例を貼るだけで文体が激変
  • 5.パワハラプロンプト：「今の回答は60点。100点にするために足りないものを言え」
  • ・事例④：組織としての戦略立案を壁打ちで強化（カスタムプロンプトの威力）
  • ・構造化プロンプトの基本（業務共有・横展開のために）
  • ・事例⑤：効果的なプロンプト設計を加速する方法

  休憩( 10分 )

  17:00 | 17:40

  製造業務別AI活用実践

  具体的な活用事例から、製造現場でどう使えるのかをイメージしてください

  現場業務（15分）

  • ・日報・作業報告の自動作成（音声入力→GPTsによる報告書作成）
  • ・KY活動のAI支援：作業内容を入力→AIが見落としがちな危険予知を追加提案
  • ・外国人技能実習生への多言語作業指示：日本語の手順書をAIが即座にベトナム語・インドネシア語に変換
  • ・OJT動画の文字起こし→新人手順書の自動生成：熟練者の作業動画をAIに渡すだけで技術継承ドキュメントを作成

  品質・生産管理（10分）

  • ・なぜなぜ分析のAI壁打ち：不良内容を入力→AIが5段階で根本原因を掘り下げ、人間が見落とす視点を追加提案
  • ・MEAのAIドラフト作成：新製品仕様を入力→想定故障モード・影響度・対策案の初稿を自動生成し工数を大幅削減
  • ・顧客クレームの自動分類と返答ドラフト：クレームメールを貼るだけで重大度分類・謝罪文・再発防止策を一括生成

  データ分析・設備業務（15分）

  • ・ExcelデータをAIに渡して傾向分析・改善案まで出させる：データの可視化に加え、「この時間帯に不良が集中」などの示唆まで出力
  • ・不良率・生産条件・設備ログ・作業者シフトの4データを連結してAIに渡す→「夜勤×設備A×湿度が高い日に不良が集中している」という複合原因をAIが特定
  • ・NotebookLMで大量マニュアルを読み込み→Q&A形式に変換

  17:40 | 17:50

  組織定着と安全な運用

  組織で正しく導入して、効果を出すための道筋

  • ・ハルシネーション対策（製造業で特に危ない場面）
  • ・情報漏洩リスクと企業ルール設計の最低限
  • ・「完璧を待つな、まずやってみる」組織マインドセット
  • ・ベテランのノウハウをAIで「型化」して若手に渡す仕組み
  • ・「まず1つの業務だけで試す」最初の一歩の決め方

  17:50 | 18:00

  質疑応答

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