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■世代交代が進む製造業、暗黙知をどう企業に残すか 日本の製造業を支えてきた技術者は、長年の経験から多くの知識やノウハウを蓄積しています。しかし、その多くは本人の頭の中にあり、若手へ十分に引き継がれていないケースもあります。これからの国際競争を勝ち抜き、日本の製造業の復権につなげていくためにも、こうした暗黙知を企業の資産として残し、次世代へ継承していくことが重要です。
■生成AIだけでは、「判断のつながり」まで継承できない たとえば製造現場でトラブルが起きたとき、ベテランは経験をもとに「どこを確認するか」「どのデータを見るか」「誰に聞くか」を判断し、原因を探っていきます。ところが、製品、部品、設備、サプライヤー、過去の不具合などの情報は複数のシステムに分かれており、それらが「どうつながっているのか」まではデータとして整理されていないことがあります。生成AIをはじめとする法人AIを導入しても、こうした業務の背景や関係性がわからなければ、ベテランが行ってきたトラブルシューティングの考え方まで再現することは容易ではありません。
■オントロジーで、暗黙知をAIが活用できる企業資産へ 本セミナーでは、熟練技術者が経験の中で身につけてきた知識や 「判断のつながり」 を、次世代へ継承し、企業のAIに活かすための考え方を 「オントロジー」 を軸に解説します。オントロジーとは、製品、部品、設備、サプライヤー、トラブルなどが「どのような関係にあるのか」を定義する、いわばAIが理解するための 「知識の設計図」 です。オントロジーの専門家が、その基本的な考え方から、企業内に散在するデータや知識を関係性とともにつなぐ方法、さらにそれを実現する Intelligence Center X/Graph Studio の仕組みまで、製造業での活用例を交えてわかりやすく解説します。
■こんな方におすすめ
- 製造DXや品質改善を推進する立場で、ベテラン技術者の知見を次世代へ継承したい方
- 品質トラブルへの対応や原因分析が、特定のベテラン技術者に依存している方
- 生成AI・法人AIを活用し、製造現場の知識や判断を企業の資産として活かしたい方
■主催・共催 シーメンス株式会社 株式会社アルネッツ 株式会社FRONTEO
■協力 マジセミ株式会社
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