Zoomを使ったライブ配信セミナー

AI搭載システムの機能安全規格適合方法

～安全/安心なシステム実現のための設計・評価のポイントを学ぶ～

オンライン開催

概要

本セミナーでは、講師が研究事業で獲得した知見を踏まえ、機能安全の基礎や考え方、AI搭載システムの安全実現上の課題、AI搭載システムの機能安全適合方法などについて解説いたします。

開催日

2020年12月4日(金) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

安全性を重視しなければならないシステムにAIを取り入れる設計者の方
AI搭載システムの機能安全対応方法について関心をお持ちの方
機能安全の基礎を学習したい方

修得知識

AI搭載システムを機能安全規格に適合するための設計・評価手法
機能安全開発の基礎とポイント
従来システムとAI搭載システムの違い
AI搭載システムを安全論証する際の技術課題
安全性を重視しなければならないシステムにAIを取り入れる際に活用できる知識

プログラム

　近年、多様なセーフティクリティカルシステムでAIが活用され、サービスの変革が進行しています。代表例の1つである自動運転システムでは、人工知能 (AI) の誤判断が原因で自動車の誤制御が働き、事故につながるケースが報告されています。そのため、AIを搭載したセーフティクリティカルシステムの安全性を示すことが技術課題となっています。これに対し当社では、AI搭載システムを機能安全規格適合するための研究事業を実施してまいりました。
　本セミナーでは、研究事業で獲得した知見を踏まえ、機能安全の基礎や考え方、AI搭載システムの安全実現上の課題、AI搭載システムの機能安全適合方法などについて解説します。

講義項目

AI搭載システムの特徴と安全面の課題
1. さまざまなAI搭載システム
2. さまざまなAIの種類
3. 従来システムとAI搭載システムの違い
4. AI搭載システムの安全上の課題
機能安全の概要～身近な危険事例から～
1. 機能安全誕生の背景
2. 機能安全の概要
3. 従来の安全設計
4. 従来開発と機能安全開発の違い
機能安全で要求される安全設計のポイント
1. ハザード分析&リスク評価 (H&R) と安全分析
2. ハードウェアに対する故障診断手法
3. ハードウェアメトリクス評価
4. ソフトウェアに対する故障診断手法
機能安全で要求される安全プロセスのポイント
1. 機能安全で要求されるプロセスとは
2. トレーサビリティ管理とは
3. 安全性論証に必要な文書化の方法
AI搭載システムの機能安全適合方法
1. AIは機能安全規格で非推奨
2. AI搭載システムの技術安全コンセプトパターン
3. AI搭載システムの技術安全コンセプトの比較
まとめ

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講師

森川聡久氏
株式会社ヴィッツ機能安全開発部

取締役 / 部長

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主催

株式会社トリケップス

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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

: 47,000円 (税別) / 51,700円 (税込)

1口

: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、視聴環境をご確認いただき、ミーティングテストにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。電子媒体での配布はございません。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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開始日時		会場	開催方法
2026/5/13	AIエージェントの基礎と業務導入のポイント		オンライン
2026/5/20	新世代自動車 (CASE・EV・自動運転) のメカニズムと将来展望		オンライン
2026/5/21	マテリアルズ・インフォマティクスと第一原理計算による材料研究の実践		オンライン
2026/5/21	新世代自動車 (CASE・EV・自動運転) のメカニズムと将来展望		オンライン
2026/5/21	シリコン、SiC・GaNパワーデバイス開発の最新状況と今後の動向		オンライン
2026/5/21	マテリアルズインフォマティクスのための実験データ統合、データベース構築と活用例		オンライン
2026/5/21	機械学習を用いたスペクトルデータ解析と材料開発への適用		オンライン
2026/5/22	AIエージェントの基礎と業務導入のポイント		オンライン
2026/5/25	ギガキャスト技術の基礎と国内外の最新動向		オンライン
2026/5/25	機械学習を用いたスペクトルデータ解析と材料開発への適用		オンライン
2026/5/26	ギガキャスト技術の基礎と国内外の最新動向		オンライン
2026/5/26	外観検査の自動化におけるAI活用の実際		オンライン
2026/5/26	自動運転に向けたカメラ・LiDAR技術・センサフュージョン技術		オンライン
2026/5/26	レーザー加工分野における機械学習の活用手法		オンライン
2026/5/27	レーザー加工分野における機械学習の活用手法		オンライン
2026/5/28	自動車用パワーエレクトロニクスの基礎と技術動向	東京都	会場
2026/5/28	自動車の振動・騒音と対策事例および現場で役立つ振動解析の基礎		オンライン
2026/5/28	材料・分析データに活かすためのケモメトリクスの基礎と実践		オンライン
2026/5/29	車載用ソフトウェア設計手法と信頼性・安全性保証のポイント		オンライン
2026/5/29	感性に訴えるCMFデザインの考え方と商品開発への応用		オンライン

発行年月
2016/12/16	2017年版次世代エコカー市場・技術の実態と将来展望
2016/11/16	2017年版燃料電池市場・技術の実態と将来展望
2016/4/28	ドライバ状態の検出、推定技術と自動運転、運転支援システムへの応用
2016/2/26	2016年版車載用・産業用蓄電池市場の実態と将来展望
2016/2/20	自動車用プラスチック部品・材料の新展開 2016
2015/11/20	2016年版燃料電池市場・技術の実態と将来展望
2015/9/18	2015年版次世代自動車市場・技術の実態と将来展望
2015/2/27	2015年版車載用・産業用蓄電池市場の実態と将来展望
2014/9/26	2014年版次世代自動車市場・技術の実態と将来展望
2014/8/10	過給機(ターボチャージャ、スーパーチャージャ) 技術開発実態分析調査報告書(CD-ROM版)
2014/8/10	過給機(ターボチャージャ、スーパーチャージャ) 技術開発実態分析調査報告書
2014/4/15	自動車向け燃料電池〔米国特許版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2014/4/15	自動車向け燃料電池〔米国特許版〕技術開発実態分析調査報告書
2014/1/15	電動パワーステアリング技術開発実態分析調査報告書
2014/1/15	電動パワーステアリング技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2013/10/25	車両の自動運転技術技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2013/10/25	車両の自動運転技術技術開発実態分析調査報告書
2013/9/11	新しい磁気センサとその応用
2013/6/21	機械学習によるパターン識別と画像認識への応用
2012/8/31	カーオーディオ5社技術開発実態分析調査報告書

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