AI・デジタル技術導入
（生成AI・IOT・ディープラーニングの最新動向と導入手順）
生成AIを駆使したヒューマンエラ予防システム構築手順書（3000円）
製造業のDX化に向けた製造現場改革手順書（1500円）
中小製造業のIOT導入手順書（1500円）
製造現場のAI（ディープラーニング）活用技術（1500円）
生成AIを駆使したヒューマンエラー予防システム構築手順書
価格：3000円 （銀行振り込み、クレジットカード決済）
★会員割引特典があります。通常価格より → ３０％ Off
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生成AIを駆使したヒューマンエラー予防システム構築手順書のお申し込み
は最下段のお申込みフォームより
この手順書では、生成AIを単なるツールの一つとしてではなく、ヒュー
マンエラー対策の全プロセス（標準化、教育、ポカヨケ、管理サイクル）
において中核となるパートナーとして位置づけ、その活用法を深く掘り
下げた画期的な手順書です。
★予約受付中（2026年1月中旬リリース予定）
はじめに
製造現場において、ヒューマンエラーは品質、コスト、納期（QCD）に
直結する深刻な課題です 。
従来の対策（作業標準化、二重チェック、教育訓練） だけでは、作業の
複雑化 や人手不足 の中で限界に達しています。
本手順書は、この根深い課題に対し、「生成AI」を駆使した具体的な解決
本手順書は、この根深い課題に対し、「生成AI」を駆使した具体的な解決
策を提示します。
従来のデジタル技術活用（IoTやAIカメラ等） に加え、生成AIを「対策
従来のデジタル技術活用（IoTやAIカメラ等） に加え、生成AIを「対策
立案のパートナー」「高品質な教材の作成者」「24時間稼働のノウハウ
検索窓口」としてフル活用します。
AIを「使う」から「使いこなし、仕組み化する」へ！
人に依存した管理から脱却し、エラーの発生を未然に防ぐ強靭な現場
従来より生成AIの使い方として、プロンプトによる、原因究明と改善策と
していくつかの案を導き出すといった使い方のみでなく、生成AIによる
「伝わる作業手順書」の高速作成、熟練技能の言語化、さらには「過去
トラ・ノウハウ検索システム」 の構築方法まで、すぐに現場で実践可能
なノウハウを網羅的に解説します。
AIを「使う」から「使いこなし、仕組み化する」へ！
人に依存した管理から脱却し、エラーの発生を未然に防ぐ強靭な現場
システムを構築するための一歩となる手順書です。
第2章 【標準化と教育】
第3章 【ポカヨケとシステム】
4.1. NotebookLM活用：「過去トラ・ノウハウ検索システム」の構築
目次
第1章 ヒューマンエラーのメカニズムと生成AIの可能性
1.1. ヒューマンエラーとは
1.2. ヒューマンエラー（作業ミス）要因分類
1.3. 作業者を訓練することで防止できるミス（知識不足・スキル不足）
1.4. 作業者を訓練しても防止できないミス（ポカミス）
1.5. 各エラー要因に対し、生成AIはどのようにアプローチできるか？
第2章 【標準化と教育】
生成AIによる「スキル不足」対策と「勘・コツ」の伝承
2.1. 生成AIによる「伝わる」作業手順書の高速作成術
参考：従来の作業手順書管理システム
2.2. 動画マニュアルのシナリオ・字幕生成と多言語翻訳
参考：動画教育システム
2.3. 効果的なOJT計画とスキルマップの作成支援
2.4. 生成AIによる熟練技能（勘・コツ）の言語化とデジタル化
参考：熟練技能の見える化
2.5. 対話型AIによる「新人向けトレーニングボット」の構築
第3章 【ポカヨケとシステム】
生成AIによる「ポカミス」防止とプロセス改善
3.1. ケーススタディ：化学製品工場のヒューマンエラー対策
効果的なプロンプトエンジニアリング、生成AIによる改善策の導出
と評価
3.2. 生成AIを活用したFMEA、QC工程図の作成支援
参考：製造立ち上げ管理とFMEA
3.3. 生成AIとRPA・画像検査の連携
RPAシナリオの自動生成支援、AI画像検査の判定ルール生成支援
3.4. 生成AIによる「エラープルーフ化（排除・代替化・容易化
・明確化）」のアイデア創出
第4章 【管理サイクルの高速化】
生成AIによる「管理者の負担軽減」と「予防」4.1. NotebookLM活用：「過去トラ・ノウハウ検索システム」の構築
と運用
第5章 まとめ
★企業の第一線技術者、管理者は、次のような項目について理解を深め、
２．DX導入事例
３．DX戦略の導入
４．DX推進の計画と実行
＜事例研究＞
１．AIの概要
1.1 AIとは
1.2 AIの歴史
1.3 AIの分類
1.4 ハードウエアとシステムの進化
２．AIの活用事例と今後の展望
2.1 OCR（文字認識）
2.2 音声認識サービス（Alexa）
2.3 画像認識
2.4 機械設備の異常検知
2.5 産業用ロボット
2.6 AI外観検査
2.7 予知保全
2.8 自動運転
2.9 医療・福祉・介護
３．生成AIの誕生
４．生成AIの活用方法
4.2. 日報・不具合報告の自動要約と傾向分析
参考：手書き作業の電子化
4.3. 管理者のためのPDCAサイクル高速化
AIによるデータ分析と改善レポートの自動生成
4.4. 生成AI × 現場モニタリング：異常検知と予知保全への応用
参考：現場モニタリングシステム
第5章 まとめ
5.1. 生成AIを導入・定着させるための管理者の役割
5.2. スモールスタートで始めるAI活用
5.3. あとがき
中小製造業のDX化に向けた製造現場改革手順書
価格：1500円 （銀行振り込み、クレジットカード決済）
中小製造業のIOT導入手順書のお申し込みは最下段のお申込みフォームより
はじめに
この講座は、DX（デジタルトランスフォーメーション）による企業変革
の必要性を理解し、自社のDX推進に向けた取り組みポイントを具体的に
解説します。
★企業の第一線技術者、管理者は、次のような項目について理解を深め、
課題解決を図りDXを推進していく必要があります。
★DXを成功させるためには、ITやデジタル技術の導入に留まらず、最終的
以上、中小製造業において、DXを推進するには、関係者間での共通理解の
・DXとは何か？何を目指すのかを明確にする
・DXの推進に必要な知識、IT技術、デジタル技術について理解する
・DXの事例を参考に、自社の方向性を明確にする
・現状の課題から、DX推進のためにとるべきアクションを検討する
★DXを成功させるためには、ITやデジタル技術の導入に留まらず、最終的
には、企業の 「変革」を図ります。
・顧客及び社会のニーズを基に、ビジネス モデルを変革させる
・DXの推進に必要な社内体制を構築する
・従来の組織、企業文化・風土を見直す
以上、中小製造業において、DXを推進するには、関係者間での共通理解の
形成や事業変革の環境整備への取り組み、更には、企業経営そのものの変
革が必要なことを本講座で理解します。
目次
１．DX概論
1.1 DXとは
1.2 製造業のDXとは
1.3 改善活動・IT化とDXの違い
1.4 DXを推進するための新たな改善活動
２．DX導入事例
2.1 DX化に欠かせないデジタル技術
2.2 AIとロボット技術
2.3 IOTとデータ収集の仕組み
2.4 データの分析と活用方法
2.5 事務部門のIT化技術
2.6 身近な課題をデジタル技術で解決
2.7 技術者に必要なスキル
３．DX戦略の導入
3.1 環境変化に負けない基礎体力をつける
3.2 受注加工生産企業DXの2つの方向性
3.3 顧客価値の創造
3.4 DX推進のための人材育成
3.5受注生産型組織から顧客開発型組織へ変革する
４．DX推進の計画と実行
4.1 デジタルツール・技術の業務への適用
4.2 業務プロセス改善
4.3 チームワークによる活動
4.4 グループワークによるDX推進計画の作成
＜事例研究＞
１．生成AIを活用した業務改善事例
２．簡易型IOT導入事例
３．AIを活用した機械の予防保全の仕組み事例
中小製造業のIOT導入手順書
中小企業でも簡単に導入できるIOTシステム
価格：1500円 （銀行振り込み、クレジットカード決済）
中小製造業のIOT導入手順書のお申し込みは最下段のお申込みフォームより
はじめに
IoT導入は、中小製造業の競争力強化に不可欠な要素となっています。
費用を抑えながら、段階的にIoTを導入することで、自社の生産性向上や
新たなビジネスモデルの創出に繋げることができます。
この手順書では、中小製造業が費用をかけずに、簡単にIoTシステムを
構築するための具体的な手順を解説していきます。
特徴
1.本手順書は、専門的な知識を持たない中小企業の担当者でも理解しや
すいように、できるだけ平易な表現を用いて解説しています。
2.また図表を効果的に利用して、視覚的に理解しやすい手順書となって
います。
自社の課題、予算、ニーズに合わせて、最適なIoTシステムを構築する
ことが重要ですので、本手順書に沿って検討して頂くことを希望してお
ります。
製造現場のAI（ディープラーニング）活用技術
PDF電子データ版：1500円
日本企業におけるAIの活用は非常に遅れており米国企業が51%
ChatGPTを活用しているのに対し、日本企業では7%にとどまって
います。
さらに、日本企業の72%がAIの利用を禁止または検討している
さらに、日本企業の72%がAIの利用を禁止または検討している
状況であり、この現状に警鐘を鳴らしています。
製造業においても、今後はAIの活用は必須であり、その活用
方法について詳しく解説します。
１．AIの概要
1.1 AIとは
1.2 AIの歴史
1.3 AIの分類
1.4 ハードウエアとシステムの進化
２．AIの活用事例と今後の展望
2.1 OCR（文字認識）
2.2 音声認識サービス（Alexa）
2.3 画像認識
2.4 機械設備の異常検知
2.5 産業用ロボット
2.6 AI外観検査
2.7 予知保全
2.8 自動運転
2.9 医療・福祉・介護
３．生成AIの誕生
3.1 生成AIとは
3.2 生成AIの種類、価格
3.3 プロンプトエンジニアリング
3.4 生成AI利用上のリスク４．生成AIの活用方法
4.1 業務効率化
4.2 専門技術のサポート
4.3 データ分析
4.4 知識情報のナレッジ化
4.5 顧客対応
4.6 AIエージェント
4.7 生成AI導入ステップ
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