生成AI World

HPはセキュリティ・レスポンス・中長期コストに優れたAIワークステーションで、クラウドに頼らない生成AIの導入をご支援しています。本セミナーでは、AIワークステーションを活用する具体的な用途やメリット、実際にオンプレミスでのローカル生成AIのPoCを行った事例等をお話しいたします。

〜現場改善から全社展開まで、成果を出す企業の共通点とは？〜
自動車業界に、AIエージェントが本格的に入り始めています。
製品企画・研究開発から、調達・設計、製造、営業・サービス、販売・アフターサポートに至るまで、バリューチェーンのあらゆる領域で活用が検討されています。 一方で、「PoCの壁を越えられない」「現場に定着しない」「全社導入に向けての最適な推進体制がわからない」といった悩みも少なくありません。
本講演では、AIエージェントの最新ユースケースを紹介しながら、成果を出す企業に共通する導入アプローチと成功の秘訣を解説します。
現場主導の改善文化と、生成AIの柔軟性がかみ合うことで、自動車業界はどう変わるのか？ 導入初期のつまずきやすいポイント、既存システムとの接続、進化するAIとの付き合い方まで、現場・経営双方の視点からお伝えします。

【本講演で得られること】
・現場改善や暗黙知の形式知化におけるAIエージェントの実践事例
・自動車業界における代表的ユースケース
　例：調達最適化/作業標準書自動作成/製造パラメータ分析/復旧ナビ
・成功企業が実践する「小さく始めてスケールさせる」導入手法
・生成AIの進化を前提とした、継続的な活用の考え方
・既存システムと安全・柔軟に接続するためのMCP（Model Context Protocol）の有効性

業務の中で使われ、成果を出すAIとは何か。 単なるツール導入で終わらせないための視点を、具体例とともにお届けします。

生成AIの進化により、大企業だけでなく中小企業においても、社内情報活用の在り方が大きく変わろうとしています。本講演では、社内に散在する文書やナレッジを効率的に活用するための「RAG（Retrieval Augmented Generation）× LLM」導入のポイントを解説します。検索性を高め、業務効率を飛躍的に改善する仕組みを、専門知識が少ない組織でも導入可能な形で紹介します。

事例紹介として、登壇者である株式会社AItegrity代表取締役・多賀が前職にて実施したホンダロジコム株式会社向けプロジェクト（参考URL）を取り上げます。本事例では、社内に蓄積された改善提案や物流ノウハウを生成AIで活用可能にし、部署を越えた情報共有と迅速な検索を実現しました。結果として、100人を超える従業員が新たなアイデアを得やすくなり、短期間で付加価値を生み出せる仕組みを確立しました。

中小企業においても、このようなRAG LLMの活用は十分実現可能であり、人手不足や属人化といった経営課題の解決に直結します。本講演では、導入ステップから運用定着のポイントまで、最新事例とあわせて実践的にご提案します。

「生成AIを“試す”から“事業成果に結びつける”」を軸に、実運用で効く設計原則とロードマップを解説します。
生成AIがもたらす価値を下記の分類で説明いたします。
①収益拡大
②コスト最適化
③品質強化
上記の3軸で定義し、分類ごとにどのような生成AI活用方法があるのか具体例を交えてお伝えいたします。

生成AIは今、開発・設計・生産の現場に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。
しかし、実際に業務へ取り入れるとなると、思うように使いこなせず、「どのように活用すれば効果が出るのか」「どの領域から着手すべきか」といった課題に直面する企業は少なくありません。

 本講演では、数多くの製造業のお客様を支援してきたテクノプロが、生成AI活用の実際をわかりやすくご紹介します。AI活用を“机上の議論”にとどめず、現場で成果につなげるためのポイントを、技術とビジネスの両面から解説します。 

具体的には、

1.生成AIのポテンシャル・特徴・代表的な活用パターン 
2.生成AI応用システムの開発事例 
3.社内ナレッジを最大限に活かすRAG（検索拡張生成）の仕組み 
4.活用イメージをつかめるデモンストレーション 

を取り上げ、生成AIを自社業務にどう落とし込むかを考えるヒントをご提供します。
製造業で開発・設計・生産に携わる方にとって、業務効率化や付加価値創出につながる「実践的な生成AI活用の道筋」を明日からの業務に活かせる内容です。

弊社では、製造現場における品質検査の高度化や保全業務の自動化等をターゲットに、生成AI・AIエージェント技術を活用しています。本セミナーでは、ロボットも含めたAI活用の最前線をご紹介します。

MakinaRocksはドメイン特化型AIエージェントによる産業の変革を目指した企業です。
本セミナーでは、AIエージェントが製造業、資源・エネルギー業界など産業の現場をどのように変革していくのかに焦点を当て、基本知識から導入ステップ、成功事例までをわかりやすく解説します。

京大＆松尾研発AIスタートアップのエムニです。弊社は製造業に特化したAIサービスを提供しております。
製造業における生成AI活用の最前線について、弊社の知見をお伝えさせていただきます。
暗黙知まで伝承するAIインタビュアーや99.9%のコスト削減を実現する特許調査・分析における事例など、最先端のAI活用事例をお伝えいたします。

近年、AIの進化は製造業の現場にも新しい可能性をもたらしています。株式会社Ollo（オロ）が提供する「Ollo Factory」は、動画をアップロードするだけで作業を自動分析し、標準化・教育・ミス防止を支援するAIソフトウェアです。

既に、自動車・部品メーカーなど大手製造業を中心に、世界30カ国、5000現場以上で導入され、サイクルタイム短縮や習熟期間の削減など、現場の更なるカイゼン、生産性向上の効果が実証されています。特に、ウェアラブルカメラを活用した完成車組立工程での分析は、これまで困難とされていた車体に潜り込むような作業の分析や移動の多い作業の分析を可能にし、分析領域が大幅に拡大しました。

本セミナーでは、AIによって以下のような作業/分析を自動化する方法をデモンストレーションを交えてご紹介します。
・手順書作成
・ムダ作業分類
・改善案提案
・ベテランと新人の作業比較
・リアルタイム異常検知

現場改善や、製造業でのAIの活用方法、最新の作業分析AIについて興味関心をお持ちの方は、ぜひ我々Ollo（オロ）のセミナーにお越しください。

製造業のR&D部門が直面する「時間不足」「アイデア不足」の課題に対し、AIを活用した効率的な探索・発想の手法をご紹介します。自社技術の可能性を広げ、新規事業のタネを短期間で見つけるための実践的アプローチを学べます。
　※本セミナーでは、弊社サービス「AKCELI（アクセリ）」を活用した事例をご紹介いたします。

■ ナインシグマ・ホールディングス株式会社について
ナインシグマは、経営理念「We make innovation happen」のもと、企業のR&D部門等に伴走し、各社の持つ技術の潜在能力を引き出して、新規事業・研究開発テーマの創出から推進までのイノベーション活動を支援しています。
2006年に日本法人（ナインシグマ・アジア・パシフィック株式会社）を設立、2022年にはナインシグマ・ホールディングス株式会社との経営統合を行い、世界105か国・10,000件以上、日本国内で1,600件以上のオープンイノベーション支援実績があります。

生成AIの導入を検討中の企業様へ──本セミナーでは、PoCから本格導入、社内展開までを一気通貫で支援する当社の取り組みをご紹介します。オンプレ環境やAWSを活用した柔軟な構成により、セキュリティ要件や内製化ニーズにも対応可能です。

✅ 本セミナーで得られること
 お客様課題に合わせたAIモデルのPoC事例とシステム化のポイント
 オンプレ環境で構築可能なAI導入支援の実例
 AWSを活用したAI導入支援と内製化支援のアプローチ
 社内専用生成AI基盤の活用事例（RAG・エージェント機能）
 AWS上での生成AI基盤構築の実践ノウハウ
 図面を起点とした製造業の業務自動化支援の取り組み
　- 図面情報をAIで解析し、工程設計・見積・品質管理などの業務を効率化
　- 現場での活用を想定したPoC事例と導入ステップの紹介

「生成AIを導入したいが、何から始めればいいか分からない」「PoCはやったが、次のステップに進めない」──そんな企業様にこそ聞いていただきたい内容です。

製造業の設計・品質保証の現場では、過去事例の検索に時間がかかる、設計レビューが属人化する、監査準備や顧客対応で徹夜が発生する、といった課題が日常的に発生しています。
これらの背景には、情報が紙やExcelに散在していること、レビューやFMEAが形式化していること、ベテラン社員の経験に依存していることが大きな要因として存在します。
本講演では、こうした現場の課題をどのように生成AIが解決できるのかを、具体的なユースケースと事例を交えてご紹介します。

Case1：不具合発生時、過去トラや恒久対策の瞬時検索
Case2：設計初期段階でのリスク自動抽出（FMEA支援）
Case3：設計変更時の影響範囲の自動可視化
Case4：監査・PPAP対応の証跡準備の自動化

さらに、大手製造業での導入実績を踏まえ、監査準備工数を66％削減、不具合特定時間を50％短縮した事例をご紹介します。
リーンAIエージェントは、製造業の知見と最先端AI技術を掛け合わせ、現場担当から経営層まで「再現性ある品質づくり」を支援する仕組みです。
本講演を通じて、設計・品証部門の現場課題に直結したAI活用の可能性を実感いただければ幸いです。

多くの企業がAIに多額の投資を行う一方、その7割が期待したROIを生み出せずにいるという調査結果があります。なぜ「AI導入」そのものが目的化し、コスト削減や生産性向上といった本来のビジネス価値に結びつかないプロジェクトが後を絶たないのでしょうか 。   
本セミナーは、AI導入の意思決定を担う経営層・管理職の皆様に向けて、失敗プロジェクトに共通する「戦略上の計算違い」を明らかにします。具体的には、「目的の曖昧さ」 、「隠れた初期コスト・運用コストの見落とし」 、「全社展開という野心的な計画」  がいかにしてプロジェクトを頓挫させるかを解説します。

そして、複数企業様の成功事例から、AI投資を確実なリターンに繋げるための「スモールスタート戦略」「KPI設定」「現場を巻き込む組織論」を提示。貴社のAI投資を成功に導くための原則をご提供します。