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最適な生産計画の出発点となるAI需要予測のポイント

最適な生産計画の出発点となるAI需要予測のポイント

～最先端技術を導入するためのヒント / 需要変動、属人化で揺らぐ生産計画をAI需要予測・生成AI・数理最適化で最適化 / データ加工・AIアルゴリズム・運用設計と自動化 3つのアプローチによる成功のポイント～
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    • 概要

    本セミナーでは、生産計画の基礎から解説し、需要変動や属人化で揺らぐ生産計画を、AI需要予測・生成AI・数理最適化で最適化するための留意点について詳解いたします。

    配信期間

    • 2026年5月28日(木) 12時30分 ～ 2026年6月7日(日) 16時30分

    お申し込みの締切日

    • 2026年5月28日(木) 12時30分

    修得知識

    • 生産計画を最適化する上での課題と解決する最新技術
      • 生成AI
      • 予測AI
      • 数理最適化
    • 最新技術導入時の効果概算や実現性見積の手法
    • AI需要予測を成功させるポイントの押さえ方
      • データ
      • AI
      • 運用設計
    • AI需要予測の拡大ロードマップ (時間軸×対象商品×自動化範囲) の引き方

    プログラム

    　需要変動や属人化で揺らぐ生産計画を、AI需要予測・生成AI・数理最適化で最適化するための実践セミナーです。売上・利益インパクトと実現性の概算、成功に必要なデータ/AI/運用設計、時間軸×対象商品×自動化範囲の導入ロードマップを事例で習得します。不確実性が高い現代において、特に重視すべきAI需要予測を起点とした生産計画最適化を実現するための実践的な方法について詳細に習得することを目的としています。

    1. 生産計画を作成する上での課題
      1. 需要ブレ・見直しの多さや属人化
      2. 生産量決定までの時間的ロスと心理的負担の大きさ
      3. 生産計画の制約の複雑さ
      4. 生産能力の見積の難しさ
    2. 生産計画の課題を解決する最新技術
      1. 生成AIや需要予測AIによる精度向上と自動化
      2. 生成AIによる網羅機な調査力・説明力を活用したコミュニケーションの効率化
      3. 予測AIによる生産能力の正確な見積
      4. 生成AIと数理最適化による制約を考慮した最適化
    3. 最新技術導入後の効果と実現性の概算
      1. AI需要予測
      2. 生成AI
      3. 数理最適化
    4. AI需要予測の効果と実現性の詳細な見積方法
      1. 在庫削減コスト
      2. 欠品防止による売上向上
      3. 自動化による工数削減
    5. AI需要予測を成功させるポイント
      1. ゴール設定
        • 精度向上幅と効果の紐づけ
        • 目標ROIの設定方法
      2. 条件整理
        • 予測の時間粒度
        • 予測の商品粒度
        • いつを予測するのか
      3. 必要なデータ
      4. 利用するAIアルゴリズム
      5. 運用設計と自動化すべき範囲
    6. AI需要予測を成功させるポイント:データ編
      1. 自社データ
      2. 外部データ
      3. データクレンジング
      4. 精度を上げるためのデータの作り込み (特徴量設計)
      5. データ収集と加工における生成AI活用
    7. AI需要予測を成功させるポイント:AIアルゴリズム編
      1. エクセルで実現できること
      2. 生成AIで実現できること
      3. AIツールで実現できること
      4. 需要予測専用のAIツールで実現できること
    8. AI需要予測を成功させるポイント:運用設計と自動化
      1. AIに入れる前にすべきこと
      2. AIからの予測値をもとに何をすべきか (イレギュラー対応)
      3. 精度のモニタリング方法
    9. AI需要予測の段階的導入方法 (ロードマップ)
      1. 利用するデータ
      2. 適用する業務範囲 (予測から生産計画、調達との連携)
      • 質疑応答
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    講師

    • 上原 岳士 氏
      AI CROSS株式会社
      チーフデータサイエンティスト 兼 AIコンサルタント
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    主催

    株式会社 技術情報協会
    お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

    お問い合わせ

    本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
    (主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

    受講料

    1名様
    : 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
    複数名
    : 40,000円 (税別) / 44,000円 (税込)

    複数名同時受講割引について

    • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
    • 5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
      • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
      • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
      • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
      • 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
      • 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000円(税込)
    • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
    • 請求書は、代表者にご送付いたします。
    • 他の割引は併用できません。

    アカデミック割引

    • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

    日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

    • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
    • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
    • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
    • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
    • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
    • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

    アーカイブ配信セミナー

    • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
    • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
    • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
    • 視聴期間は2026年5月28日〜6月7日を予定しております。
      ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
    • セミナー資料は別途、送付いたします。
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