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『製造業の仕様書比較、生成AIに読ませたい。でも技術情報は外に出せない』というテーマのウェビナーを開催

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TL;DR · これは何を意味する?

製造業では、メーカー仕様書が改版されるたびに新旧ファイルの違いを確認し、その差分を後続の設計検討へ反映する必要があります。生成AIで差分抽出を効率化できる一方、実際の仕様書には製品仕様や設計・技術情報が含まれるため、外部の生成AIサービスへアップロードすることには懸念があります。

(原文リードからの抜粋・要約ではありません)

ニュース本文

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■技術情報を外部に出さず、生成AIを仕様書比較へ活用するには 製造業では、メーカー仕様書が改版されるたびに新旧ファイルの違いを確認し、その差分を後続の設計検討へ反映する必要があります。生成AIで差分抽出を効率化できる一方、実際の仕様書には製品仕様や設計・技術情報が含まれるため、外部の生成AIサービスへアップロードすることには懸念があります。 本セミナーでは、技術情報を外部に出さずに扱えるローカルLLMに着目。エフサステクノロジーズの「Private AI Platform on PRIMERGY(PAPP)」を活用し、新旧仕様書の差分を抽出して後続の設計検討へつなげる具体的な導入事例をご紹介します。 製造業の方はもちろん、外部に出しづらい機密文書の比較・確認へ生成AIを活用したい他業種の方にも、自社・自組織の業務へ置き換えて考えていただける内容です。

こんな立場の方/こんな課題を感じている方におすすめ ・製造業の情報システム/DX推進/IT企画部門で、生成AI活用の企画・導入を担当している方 ・設計・開発部門における仕様書比較や文書確認への生成AI活用を検討している方 ・技術情報や機密文書を外部の生成AIサービスへ入力することに懸念がある方 ・生成AIを導入・検討しているものの、自社の実データを使う業務まで活用を広げられていない方 ・製造業に限らず、外部に出しづらい自社固有の文書を生成AIで活用したい方

本セミナーで持ち帰れること 生成AIを製造業の実業務へ広げるためには、単に「AIで何ができるか」だけではなく、そこで必要となる技術情報や機密文書をどのように安全に扱うかまで考える必要があります。 本セミナーでは、新旧仕様書の差分抽出という具体的な導入事例を通じて、外部に出しづらい技術情報をローカルLLMで扱い、生成AIを実業務へ活用するイメージを具体化します。 「生成AIを使いたい。しかし、本当に読ませたいデータほど外には出せない」 そんな壁を感じており、一般的な生成AI活用から、自社・自組織の実データを使った業務活用へ一歩進めたい方は、ぜひご参加ください。

■主催・共催 エフサステクノロジーズ株式会社 ■協力 マジセミ株式会社

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マジセミは、今後も「参加者の役に立つ」ウェビナーを開催していきます。

過去セミナーの公開資料、他の募集中セミナーは▶こちらでご覧いただけます。

マジセミ株式会社

〒102-0094 東京都千代田区紀尾井町3番12号 お問合せ: https://majisemi.com/service/contact/

引用可能な事実単位(F-Units)

製造業では、メーカー仕様書が改版されるたびに新旧ファイルの違いを確認し、その差分を後続の設計検討へ反映する必要があります。

F1 本サイト収録原文の原文どおりの文(書式記号と余分な空白のみ除去)· 第 2 段落 · PR TIMES 出典区分:未分類(未確認)

〒102-0094 東京都千代田区紀尾井町3番12号

F2 本サイト収録原文の原文どおりの文(書式記号と余分な空白のみ除去)· 第 10 段落 · PR TIMES 出典区分:未分類(未確認)

よくある質問(FAQ)

このニュースの要点は?

製造業では、メーカー仕様書が改版されるたびに新旧ファイルの違いを確認し、その差分を後続の設計検討へ反映する必要があります。生成AIで差分抽出を効率化できる一方、実際の仕様書には製品仕様や設計・技術情報が含まれるため、外部の生成AIサービスへアップロードすることには懸念があります。本セミナーでは、技術情報を外部に出さずに扱えるローカルLLMに着目。

原文に出てくる主な数字は?

〒102-0094 東京都千代田区紀尾井町3番12号

このニュースの出典と公開日時は?

出典:PR TIMES(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000005959.000054842.html)。原文の公開日時:2026-10-26。