設計業務改善を実現するデジタル技術、生成AIの効果的な実践・活用法

セミナー趣旨

　製造業の生産性はこの20年ほどあまり成長していません。デジタル技術をうまく活用して設計業務を効率化してないことが要因の一つだと考えています。設計業務には様々な種類があり、そのすべてをデジタル技術で自動化するのはまだ難しいのが実情です。

　しかし、生成AIを筆頭にデジタル技術はどんどん進化しており、効果的に活用すれば設計業務を大きく改善することができます。一方、定型化／標準化されていない設計業務はデジタル技術の活用が容易ではありません。デジタル技術を活用するためには、事業全体を見渡した上で大胆に業務の定型化／標準化を進める必要があります。
　本セミナーでは、設計業務改善が進まない原因を分析しつつ、3DデータやCAEなどのデジタル技術を活用した具体的な改善策を提案します。また、活用の幅が広がっている生成AIでどのようなことが可能なのかについても、様々な事例を用いて詳しく解説します。

受講対象・レベル

設計・開発部門／品質部門／生産技術部門などの若手技術者、マネージャー
システム部門　など

必要な予備知識

特に必要なし。

習得できる知識

１）デジタル技術活用の考え方がわかる
２）設計業務で活用できるデジタル技術がわかる
３）設計業務改善
４）設計ナレッジの活用
５）生成AIの活用事例がわかる　

セミナープログラム

１． 設計業務改善の進め方
1-1　製造業の労働生産性
1-2　デジタル技術について
　1-2-1　従来からあるデジタル技術とAIの違い
　1-2-2　AIの概要
　1-2-3　生成AI
1-3　設計業務効率化がうまくいかないのはなぜか
1-4　デジタル技術活用の進め方
　1-4-1　業務分析／工数分析
　1-4-2　取組むべき課題の設定
　1-4-3　定型化／標準化
　1-4-4　デジタル技術の活用
1-5　生成AIを活用するための前提条件。

２. 3DCAD／3Dデータを中心とした設計業務改善
2-1　様々な設計業務のハブとなる3DCAD
2-2　3DCADの基本機能の活用
2-3　3DCADの応用機能の活用
　　2-3-1　 パラメトリック設計
　　2-3-2　様々な拡張機能（アドイン）
　　2-3-3　気づき支援
　　2-3-4　品質向上
　　2-3-5　前後工程での活用

３. CAEの活用
3-1　CAEについて
3-2　3DCAD／3Dデータを使ったCAE
3-3　ノーコード／ローコードによるCAE
3-4　コードを使ったCAE

４. 設計ナレッジの活用
4-1　設計プロセスの工夫で設計ナレッジを蓄積
4-2　SECIモデル
4-3　知のピラミッド
4-4　デジタル技術で設計ナレッジをフル活用

５. 生成AIの活用事例
5-1　「フレームワーク」と「表」が得意な生成AI
5-2　「気づき支援」で設計トラブルを減らす
5-3　スプレッドシートに生成AIを埋め込み設計プロセスで活用する
5-4　生成AIで設計ナレッジをフル活用
5-5　「コードインタープリター機能」で設計業務を高度化

質疑・応答

セミナー講師

田口技術士事務所　代表　田口　宏之　先生

技術士（機械部門）、博士（情報工学）

九州大学大学院修士課程修了後、東陶機器㈱（現、TOTO㈱）に入社。12年間の在職中、ユニットバス、
洗面化粧台、電気温水器等の水回り製品の設計・開発業務に従事。金属、プラスチック、ゴム、木質材料など様々な材料を使った製品設計を経験。また、商品企画から3DCAD、CAE、製品評価、設計部門改革に至るまで、設計業務に関するあらゆることを自らの手を動かして実践。それらの経験をベースとした講演、コンサルティングには定評がある。独立後、九州工業大学の博士課程で3Dプリンタ部品の特性や機械学習を使った設計支援方法の研究に従事。2024年に博士（情報工学）を取得。

著作
『図解！わかりやすーい 強度設計実務入門』
『図解！わかりやすーい プラスチック材料を使った機械設計実務入門』
『図解！わかりやすーい 品質向上のための製品設計実務入門』
『めっちゃ使える！設計目線で見る「機械材料の基礎知識」』（共著）
※いずれも日刊工業新聞社

セミナー受講料

（消費税率10%込）1名：49,500円　同一セミナー同一企業同時複数人数申込みの場合　1名：44,000円

テキスト：PDF資料（受講料に含む）