「まだAIを使わずに、時間のかかる分析を続けますか？」
現役コンサルタントが明かす、Gemini・NotebookLMを活用した
「“AI駆動型”品質改善」実践セミナー（全5回シリーズ）
「“AI駆動型”品質改善」実践セミナー（全5回シリーズ）
こんな課題を抱える、製造業の技術者・管理者様へ
■FMEAやDRBFMの分析に時間がかかりすぎ、ヌケモレも不安だ。
■過去のトラブルが「Excelの山」に埋もれ、ナレッジとして活用できて
いない。
■AIを使いたいが、何から手をつけていいか分からない。ChatGPTを
試したが実務で使えなかった。
■ベテランのノウハウが属人化し、若手に技術が継承できていない。
その課題、AIが「最強のアシスタント」となって解決します。
本セミナーは、よくあるAIの理論研修ではありません。
講師がコンサルティングの「実践」でGeminiやNotebookLMを使いこなし
試行錯誤して得た「生きた知見」を、惜しみなく公開する実践講座です。
高額なAIツールは不要です。
まずはお手元のPCから、AIを「分析アシスタント」として使う方法を学びます。
個人レベルからスモールスタートし、将来の「しくみ化」に繋げる方法を5回
シリーズで体系的にお伝えします。
本セミナーは、受講料の中に「見逃し配信（アーカイブ）」の視聴権が含まれて
います。 急なトラブル対応で欠席された場合や、講義内容を社内で振り返りた
い場合にご活用ください。
メリット：急な会議が入っても安心。後日、YouTubeでゆっくり視聴できます。
復習活用：講義中の「聞き逃し」があっても、何度でも見返せます。
提供方法：セミナー終了後、受講者様限定のYouTube URLをメールで送付します。
「当日のスケジュールが未定」という方も、安心してエントリーしてください。
講師紹介
高崎ものづくり技術研究所 代表 濱田 金男
OKI／沖電気にて設計・品質管理・生産改革に長年従事。中国・香港・上海で
の品質保証や現地生産立ち上げも経験。現在は、製造業の現場改善、DX推進、
AI活用支援のコンサルタントとして活躍中。
「マイベストプロ群馬」にて300記事以上の専門コラムを執筆。
セミナー詳細・受講費用
実施方法：オンラインで実施（全国の製造業対象）
対象者：第一線のリーダー（製造部門リーダー、製造技術者、品質
保証技術者）、DX推進担当者、経営者
参加費用：企業または個人単位でお申し込みください。
●一般：各テーマ 8,000円／個人または企業
●一般の方複数回受講：1テーマ当たり6,000円／個人または企業
●会員の方含む：各テーマ 5,000円／会員または会員含む企業
●会員複数回受講：1テーマ当たり4,000円／会員または会員企業
★企業単位でお申し込みの場合、1拠点ごとにお申し込みください。
★お支払い：銀行振り込み、クレジットカード、PAYPAL
★テキスト：各回ごとに事前にPDFデータをダウンロード
★テキストプログラム内容は、変更になる場合があります
【安心の全額返金保証】
万が一、セミナー内容（第1回受講時点）にご満足いただけない場合
受講料を全額返金いたします。安心してご参加ください。
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AI活用で劇的に進化する！品質改善5回シリーズ カリキュラム
■第1回：11月25日（火）13:30~17:00  本シリーズの核心です。設計のヌケモレを防ぐDRBFM/FMEAですが、分析者の経験に依存しがちです。 本講座では、Gemini/NotebookLMを「分析アシスタント」として活用し、「過去ノウハウの蓄積」と「故障モード一覧表」などを短時間で、かつ高精度に作成する実践的手法を公開します。 AIを活用した「気づきの設計」の第一歩です。 | DRBFM実施手順 品質情報ナレッジシステムと漏れのない リスク抽出 （無料版AIで設計者個人から始める） １．設計段階で問題を顕在化させる手法と取り組み 1.1 気づきの設計ツールの概要 1.2 重点管理項目抽出表 1.3 新規点変更点リスト 1.4 過去事例の水平展開手法 ２．FMEAで重要な故障_事故と故障モードの関係 2.1 信頼性とは 2.2 故障モードの定義 2.3 故障モード一覧表３．FMEA実施手順 3.1 FMEA／FTA／タグチメソッドの違い 3.2 FMEAを組み込んだ設計フロー 3.3 FMEA実施手順3.4 R－MAP法を用いたリスク評価基準 3.5 FMEA実施事例 |
■第2回：12月15日（月）13:30~17:00  「作って終わり」の形骸化した手順書はもう不要です。 動画マニュアルや電子マニュアルで「見てわかる」化し、さらにAI/LLMを活用した学習管理システム（LMS）で、個人の習熟度を管理し、熟練技能を組織の「知」として継承する仕組みを解説します。 | 形骸化しない作業手順書の作成 と運用手順：熟練技能・ノウハウ継承 １．作業手順の作成 1.1 ＱＣ工程図の作成方法 1.2 作業手順書の作成方法 1.3 業務チェックリストの作成方法 ２．作業手順書の形骸化防止 2.1 作業手順書の形骸化の要因 2.2 形骸化防止策 2.3 形骸化させない作業手順書 運用手順 ３．熟練技能・ノウハウ継承 3.1 暗黙知と形式知 3.2 ナレッジの共有化と業務効率化 3.3 再発防止手順 3.4 過去トラのまとめ方と水平展開 3.5 熟練技能のノウハウの継承 |
■第3回：1月26日（月）13:30~17:00  なぜ「教育します」で再発防止が終わってしまうのか？ 第1回で学んだAIによる分析（ナレッジ活用）を活かしつつ、現場の現象から「設計原因」「しくみの不備」まで遡る、本質的な「なぜなぜ分析」の手法を学びます。 （※本セッションはAIの直接利用ではなく、AIで得た情報を活用する「人間の思考法」としての分析手法がメインです） | 設計原因まで遡る「なぜなぜ分析手法」 上流の根本原因を潰そう！ １．なぜなぜ分析の現状と問題点 1-1.玉石混交のなぜなぜ分析解説 1-2.目的を曖昧にしたなぜなぜ分析事例と問題点 1-3.トヨタ式なぜなぜ５回とは 1-4.ホンダのなぜなぜ分析とは ２．目的別に原因を究明するなぜなぜ分析 2-1.なぜなぜ分析の４つの目的 2-2.物理的な因果関係を探る 2-3.不適切な行動から原因を探る 2-4.現場管理のしくみから原因を探る 2-5.工場のしくみから原因を探る ３．なぜなぜ分析フォーマット 3-1.ロジックツリーとフレームワーク設計 3-2.現場で使える分析フォーマット 3-3.上流工程のしくみ不備分析フォーマット |
■第4回：2月16日（月）13:30~17:00  多品種少量生産の現場では、4M（人・機械・材料・方法）の変化点管理がキモです。 IoTやセンサーに頼る高額なシステム導入の前に、まずは「デジタル技術」を活用して変化点を「見える化」し、リアルタイムで異常を検知する「しくみ」の構築法を学びます。 | デジタル化で進化する4M管理 リアルタイム監視が工場の「異常ゼロ」を実現する １．4M（変化点）管理の基本と目的 1.1 4M管理の目的：なぜ「変化点」に着目するのか 1.2 多品種少量生産における4M管理の重要性 1.3 4M管理対象の定義とランク付け（重点管理） 1.4 4M管理 7つのステップ ２．変化点管理の「しくみ」と「日常管理」 2.1 計画的変更への対応 2.2日常管理の核心：先手管理と異常管理 ３．デジタル技術による変化点の見える化と予知 3.1 4M変化点の「見える化」手法 3.2 IoT/センサーによるリアルタイム監視 3.3 統計的手法による「ばらつき」の把握 3.4 管理図による異常と兆候の検知 ４．4M管理の実践と高度化 4.1 工程能力の把握と管理（Cp・Cpk） 4.2 重要要因・重要特性の監視 4.3 協力工場の4M変更管理 |
■第5回：3月11日（水）13:30~17:00  シリーズ総まとめ。AIは「匠」の仕事を奪うものではなく、「匠の知見を増幅させる装置（Multiplier）」です。 現場の担当者自身が「ノーコードAI」を活用し、属人化していた「思考（Know-Why）」と「動作（Know-How）」をデジタル化し、組織の資産に変えるための、具体的な導入ロードマップを解説します。 | ノーコードAI活用による 技術・技能継承と品質改善の実務 １．なぜ今、AIによる知の継承が不可避なのか 1.1. 経営課題としての属人化の再定義 1.2. ゲームチェンジとしてのノーコードAI ２．熟練技能（暗黙知）のデジタル化と継承 2.1. 「思考（Know-Why）」の継承 2.2. 「動作（Know-How）」の継承 2.3. 形式知化の仕組み化と2大アプローチ ３．設計技術継承と過去トラブルの資産化 3.1. 「負の遺産」から「設計資産」へ 3.2. AIによる「トラブル予見」の実務 3.3. 設計プロセスへのフィードバック ４．失敗しないAI導入スモールスタート 4.1. なぜ全体導入は失敗するのか 4.2. パイロットプロジェクトの選定と実行 4.3. 投資対効果（ROI）の「見える化」 4.4. 成功のためのチーム組成 |
★ご要望により、対面方式での研修も可能です。（企業様訪問）
本セミナー内容をベースとした、御社向けのカスタマイズ研修（訪問
・対面式）も可能です。
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