受講概要
プログラム
1. 品質管理の課題と生成AI活用の前提条件
1.1 製造現場で常態化している人材不足、マネージャー不足
1.2 品質向上要求の増大と品質不正のリスク
1.3 なぜこれまでのやり方では改善が進まなかったのか？
1.4 生成AIは現場の救世主か？（どういう業務で活用すべきか？
1.5 生成AI利用時のルール（セキュリティ、著作権、ハルシネーション対策）
2. 再発防止活動×生成AI
2.1 直接原因の分析（5M1Eなどのフレームワーク、データ分析、画像・動画分析など）
2.2 根本原因の分析（APIを使ったなぜなぜ分析支援）
2.3 ヒューマンエラー防止（エラープルーフ化のアイデア出し）
2.4 音声や動画を使った暗黙知の形式知化・マニュアル化
2.5 RAG（検索拡張生成）を使ったAIチェッカー
3. 未然防止活動×生成AI
3.1 問題発見の方法
3.2 FMEA・FTAの活用
3.3 リスクアセスメント
3.4 表計算ソフトを使った分析（機械学習、品質工学など）
3.5 RAG（検索拡張生成）を使ったAIレビュアー
4. QC7つ道具×生成AI
4.1 チェックシート：自由記述文の自動整理 他
4.2 パレート図：データ分析の切り口提案 他
4.3 ヒストグラム：ばらつきの分析支援 他
4.4 管理図：グラフの分析支援 他
4.5 散布図：隠れた傾向の発見支援 他
5. その他×生成AI
5.1 QCサークル活動の活性化
5.2 音声データの積極的な活用
5.3 Gemini Notebook（旧NotebookLM）等を使った文書検索
5.4 人材育成（KYT、スキルの見える化など）
5.5 スプレッドシート・Excelのマクロ／スクリプト作成支援
Q&A
受講形式
WEB受講のみ
※本セミナーは、Zoomシステムを利用したオンライン配信となります。
受講対象
品質部門担当者、管理者
製造部門現場リーダー、管理者
生産技術部門担当者、管理者 など
予備知識
必要ありません。
習得知識
１）生成AIを品質管理業務で安全かつ効果的に活用するための基礎知識と注意点
（セキュリティ、著作権、ハルシネーション対策など）
２）品質管理・QC活動における生成AIの具体的な活用方法と適用業務の見極め方
３）5M1E・なぜなぜ分析、FMEA・FTA、リスクアセスメントへの生成AI活用と、再発防止・未然防止を支援する方法
４）QC7つ道具におけるデータ整理・分析・解釈への生成AI活用と、品質問題の発見・原因分析を効率化する考え方
５）音声・画像・動画、RAG等を活用した暗黙知の形式知化、マニュアル作成・文書検索・レビューへの応用方法
６）生成AIを活用したQCサークル活動、KYT、スキルの見える化など、現場改善・人材育成を支援する方法
７）Excel・スプレッドシートのマクロ／スクリプト作成支援など、品質管理業務の効率化への生成AI活用法
講師の言葉
人材不足やマネージャー不足は、いまや全ての製造現場に共通する深刻な問題です。「改善活動をしたくても人が足りない」「管理職も雑務に追われ現場を支援できない」―講師自身、数多くの製造現場を訪れる中で、そのような実情を目の当たりにしてきました。
しかし、この問題を解決する手立てとして生成AIを活用できている現場はごく僅かです。日々の不具合対応に追われ、「人が足りず標準化が進まない」「属人化して生産性が向上しない」「新しいツール（生成AI）に取組む余裕がない」という負のスパイラルに陥っているのです。
本セミナーは、こうした問題を生成AIで打破するための実践講座です。生成AIは完全自動化に向いたツールではありません。パソコンがない現場でも使える音声入力での暗黙知の形式知化をはじめ、QC7つ道具のデータ解釈支援、なぜなぜ分析のファシリテーター役など、明日からのQC活動を楽にする実践的なアイデアを数多く提案します。品質管理を大きく加速し、次世代のQC人材を育成したいマネージャーや現場リーダー、実務担当者の皆様にお勧めのセミナーです。