多くの設計部門で、生成AIの導入が進んでいます。その一方で、設計現場からは「具体的にどう使えばいいかイメージが湧かない」という声をよく耳にします。従来の3DCADやCAEは効率化に大きく貢献しましたが、設計部門には今も人の力に頼っている業務が少なくありません。そこにブレークスルーをもたらすのが生成AIですが、いざ導入しても「現場任せになって定着しない」といった実務的な壁にぶつかっているケースが多いようです。
　そこで本セミナーでは、設計業務改善の基本ステップから、上流〜下流プロセスにおけるデジタル技術と生成AIの最適な掛け合わせ方を体系的に解説します。FMEAなどの未然防止、TRIZを活用した発想、スクリプト作成や技術計算の支援まで、実務に直結する豊富な具体例を紹介します。自社の設計部門におけるQCD改善や、組織的なAI活用のヒントを見つけていただければ幸いです。

1. 設計業務改善
   1. なぜ設計業務改善が必要なのか
   2. なぜ改善活動はうまく進められないのか
   3. 設計業務改善の進め方 (業務分析⇒見える化⇒抽出)
   4. 従来からあるデジタル技術と生成AIの役割の違い
2. 設計業務改善に活用できる従来からあるデジタル技術
   1. 3Dデータを中心とした設計業務改善
   2. CAEの活用
   3. 設計ナレッジの活用
3. 設計現場における生成AI活用の現状と前提条件
   1. AIの概要と生成AIの特徴
   2. 設計現場における生成AI活用の現状
   3. 生成AIを活用するための前提条件とリスク管理
   4. 生成AIを活用するためのポイント
      1. 基盤モデルとRAG (検索拡張生成) の仕組み
      2. RAG (自社データ、外部データ) の重要性
      3. 設計業務と相性の良い『Notebooklm』
      4. コードインタープリター機能の活用
      5. スプレッドシート・Excelとの連携
4. 設計プロセスにおける生成AI活用の具体例
   1. 上流工程における活用例 (企画・構想)
      1. フレームワーク・チェックリストを使ったアイデア発想
      2. TRIZを活用した課題解決
      3. 特許、論文、白書などの分析
      4. その他の活用例
   2. 中流、下流工程における活用例 (詳細設計・検証)
      1. 未然防止
         • FMEA
         • FTA
         • 過去トラ検証
         • 設計基準検証
         • AIレビュアー他
      2. 3DCADのアドイン/スクリプト作成支援
      3. スプレッドシート・Excelのマクロ/スクリプト作成支援
      4. 技術計算
         • 強度解析
         • 伝熱解析 他
      5. データ分析
         • お客様の声の分析
         • 機械学習の活用 他
   3. その他の活用法
      1. 品質管理
         • QC7つ道具
         • 信頼性解析
         • リスクアセスメント
      2. なぜなぜ分析の深堀り支援
      3. 画像・動画・音声の分析
      4. 業務マニュアルの自動作成
      5. イラスト・漫画・CG・アニメーションの作成
      6. 生成AIとの音声会話でアイデアをまとめる
      7. AIエージェント
5. Q&A