品質保証業務でのAI 導入の基礎と効率的な活用法・トラブル対策

セミナー趣旨

  本講演では、AIの基礎から実務への応用までを体系的に理解していただくことを目的としています。まずAI・機械学習・深層学習の定義や問題設定を整理し、AIの歴史、生成AIの登場によって何が変わったのかを解説します。
  さらに、言語モデルの仕組みと日米における最新の利用状況を紹介し、活用に伴う技術的・倫理的課題を明確にします。続いて、RAGやMCP・A2Aといった応用技術を取り上げ、国内外の話題を踏まえつつ、製薬・化粧品・食品の各分野での具体的なAI活用事例を示します。
  最後に、AI導入のために必要なマインドセット、文書業務効率化や図面情報のAI抽出などの事例を紹介し、伴走型開発支援のアプローチを通じて、現場でAIを「使える技術」にするための視点を提供します。

受講対象・レベル

・医薬品・化粧品・食品分野においてAI導入を考えている担当者、マネジメント層、経営層
・AIの基礎から解説するため前提知識不要でAI導入を見据えている方を対象

習得できる知識

１．AI・機械学習とはそもそもどういったものなのか、これまでどんな進歩を
　　　経てきて今後どのように発展していくのか、を理解することができる
２．現在のAIの技術レベルでどのようなことができるようになるのか、
　　　活用のイメージを持つことができる
３．AIの今後の発展を踏まえ、将来的に業務をどのような形にしていくべきか、
　　　戦略検討の技術面の足がかりを得ることができる

セミナープログラム

　１．基礎：AIの概要
　　1.1 AI、機械学習、深層学習の定義
　　1.2 機械学習の問題設定のイメージ
　２．AIの歴史
　　2.1 第一次～第四次人工知能ブーム
　　2.2 生成AIの出現
　　2.3 言語モデルの仕組み
　３．生成AI活用の状況
　　3.1 日本国内における生成AIの利用状況
　　3.2 米国における生成AIの利用状況
　４．AI活用のリスク
　　4.1 AI活用の技術的課題
　　4.2 AI活用の倫理的課題
　５．AI活用によるトラブル対策と技術
　　5.1 RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）
　　5.2 MCP (Model Context Protocol) と A2A (Agent‑to‑Agent Protocol)
　６．AI関連の話題
　　6.1 海外の話題
　　6.2 国内の話題
　７．AI活用の事例やアイデア
　　7.1 医薬品分野におけるAI活用
　　7.2 化粧品分野におけるAI活用
　　7.3 食品分野におけるAI活用
　８．AI導入のために必要なマインドセット
　　8.1 AIと人の役割
　　8.2 スモールスタート
　９．EQUESでの事例紹介
　　9.1 製薬品質保証の文書業務効率化SaaS
　　9.2 ローカルLLM活用
　　9.3 CAD 生成AI
　10. 生成AI活用の実現に向けて
　　10.1 伴走型開発支援
　　　　　　　　　　　　　（質疑応答）

キーワード：
生成,AI,人工知能,品質,製造,医薬,食品,セミナー,研修,WEB,LIVE

セミナー講師

（株）EQUES 代表取締役 CEO　岸 尚希　氏
《ご専門》
　触覚、機械学習、テラヘルツ波
《ご経歴》
　東京大学大学院情報理工学研究科。元松尾研究所プロジェクトマネジャー。
　松尾研究所チーフAIエンジニアとして企業との共同研究に従事。
　その後、現実世界と情報学の融合を志し、東京大学工学部計数工学科在学時にEQUESを創業。
　専門はシステム情報学、特にテラヘルツ波通信とハプティクス（触覚技術)。

セミナー受講料

49,500円（税込、資料付）
■ 会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から
　・1名で申込の場合、46,200円（税込）へ割引になります。
　・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円（2人目無料）です。

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主催者

開催場所

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