技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーは、現場改善のプロに、業務のプロ、そしてデジタル人材とものづくりの現場でこれからの時代に必要な人材、そして、自分の給料を自分で上げられる人材を育成するための礎となるセミナーです。
安全、2S、設備改善、作業改善、不良改善から、グローバルSCMの構築、デジタル改善、モラルアップまでをすべて網羅する、実践でも効果証明されている25のツールの概略をご紹介いたします。
今年一番の話題は、「賃金アップ」です。その理由は、近年の「物価高」と「ここ30年間、日本の賃金が上がっていない」という事実にあります。そして、「賃金アップ」の条件として「生産性の向上」が挙げられています。つまり、今年の賃金アップは、「生産性向上→賃金アップ」という構図で成り立っており、これは生産性を向上できない場合、賃金アップは一過性に終わる可能性があるということを意味します。では、日本の労働生産性はどうなっているのでしょうか?日本の生産性は、1970年以降主要7か国で最下位であり、2020年段階でアメリカの6割という悲惨なレベルです。そして、その主因として挙げられるのが「日本人のやる気 (エンゲージメント) 」ですが、そのやる気もこの10年間先進国でほぼ最下位であり、2022年のギャラップ社の調査によると、世界129カ国中128位とほぼ最下位でした。つまり、今年話題の「賃金アップ」は、日本に限り「モラルアップ→生産性向上→賃金アップ」という構図になってくる訳です。この「モラルアップ→生産性向上→賃金アップ」を実現する具体的な手段が、「リスキリング (学び直し) 」です。しかし、この「リスキリング (学び直し) 」の語感から2つの勘違いを生んでいます。一つは、今はやりのDXを受けて、デジタル教育をするという解釈。もう一つは、従来の手法 (たとえば、IE,QCなど) を学び直すという解釈です。デジタル教育をするというのは、半分合っています。しかし、これは頭脳労働をする人たちへのアプローチであり、ものづくり現場では、設備というハードウエアがあり、作業者という人がおり、最終のアウトプットでは不良が出ます。頭脳労働だけでなく、これらを改善しないと、「生産性向上」は図れません。したがって、これらを改善する「アナログ改善」が必要となってきます。ということで、従来の手法を学び直そう、という次の勘違いを生みます。しかし、従来の手法は生まれてから相当の年数が過ぎており、当然、その時代に合った手法であり、経年劣化は否めません。それに加え、デジタル対応はしておらず、効果と効率の面においてこれからの時代で使える手法ではありません。 (一部の考え方は使えますが。。。)
本セミナーの講師は従来の手法 (TPM、QC、IE) のコンサルティングを経て、その効果と効率性に疑問を持ち、生産性向上、品質向上、原価低減、リードタイムの短縮という目的別の手法を創り出しました。本セミナーでは、その手法を体系化し、リスキリングツールとして紹介します。
全体としては、
本セミナーでは、ものづくり全体をカバーするリスキリングについて、全体像、コンセプト、ツールを紹介します。ツールは25紹介しますが、各ツールの詳細な説明は時間の制約上できません。
各ツールの詳細については、会場にてそれぞれのツールのテキストを展示いたしますのでご参照ください。
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
会場受講 または オンラインセミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込みの際、受講方法の欄にて、会場受講またはオンライン受講をご指定ください。
オンラインセミナーをご選択の場合、以下の流れ・受講内容となります。
※会場で受講の場合、このサービスは付与されませんのでご注意ください。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2026/9/14 | 外観検査の自動化技術とシステムの構築 | オンライン | |
| 2026/9/14 | AI時代の技術マーケティングと調査・戦略企画の実践 | オンライン | |
| 2026/9/14 | 品質管理の基礎 (4日間) | オンライン | |
| 2026/9/14 | AIを活用したデータ分析実践講座 | オンライン | |
| 2026/9/15 | ヒューマンエラーの発生要因とその防止のための組織における対策 | オンライン | |
| 2026/9/15 | 実践例20選から学ぶ産業現場AI異常検知の方式選定法 | オンライン | |
| 2026/9/15 | 製品設計段階で必要になる信頼性保証のための加速試験 | オンライン | |
| 2026/9/15 | 生成AIを活用した他社特許明細書の解釈と弱点の見つけ方 | オンライン | |
| 2026/9/15 | 生成AI・AIを活用した暗黙知の言語化と技術・技能伝承への応用 | オンライン | |
| 2026/9/15 | 医薬品開発における日米欧のAI法規制/AI利用ガイダンスの現状と留意すべきポイント | オンライン | |
| 2026/9/16 | 製品設計段階で必要になる信頼性保証のための加速試験 | オンライン | |
| 2026/9/16 | 積層セラミックコンデンサ (MLCC) の故障解析・絶縁劣化評価と信頼性確保 | オンライン | |
| 2026/9/16 | MTシステム (MT法) の基礎および異常検知・異常モニタリング・予防保全技術入門 | オンライン | |
| 2026/9/16 | 画像認識技術を用いたAI外観検査の現場導入事例と精度向上技術 | オンライン | |
| 2026/9/16 | AIを活用したデータ分析実践講座 | オンライン | |
| 2026/9/17 | ヒューマンエラーの発生要因とその防止のための組織における対策 | オンライン | |
| 2026/9/17 | 安定供給を持続させるためのAI需要予測と精度向上 | オンライン | |
| 2026/9/17 | 生成AIの法的リスクと実務対応 | オンライン | |
| 2026/9/18 | 生成AIを活用した業務効率化・生産性向上の実践 | オンライン | |
| 2026/9/18 | 開発者/技術者のための発想法と実現方法 | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2025/5/30 | AI、シミュレーションを用いた劣化・破壊評価と寿命予測 |
| 2025/3/31 | 生成AIによる業務効率化と活用事例集 |
| 2024/10/31 | 自然言語処理の導入と活用事例 |
| 2023/6/30 | 加速試験の実施とモデルを活用した製品寿命予測 |
| 2022/4/28 | プラントのDX化による生産性の向上、保全の高度化 |
| 2022/4/28 | 研究開発部門へのDX導入によるR&Dの効率化、実験の短縮化 |
| 2022/3/31 | 研究開発部門の新しい "働き方改革" の進め方 |
| 2022/1/12 | 製造DX推進のための外観検査自動化ガイドブック |
| 2021/10/18 | 医療機器の設計・開発時のサンプルサイズ設定と設定根拠 |
| 2021/8/31 | 研究開発の "見える化" によるR&Dテーマ評価、進捗管理と進め方 |
| 2020/11/6 | QC工程表・作業手順書の作り方 |
| 2020/7/28 | 紙データの電子化プロセスとスプレッドシートのバリデーション/運用/管理 |
| 2019/8/30 | ヒューマンエラーの発生要因と削減・再発防止策 |
| 2015/10/22 | FMEA・DRBFMの基礎と効果的実践手法 |
| 2013/6/3 | プラスチックのタフニングと強度設計 |
| 2013/3/27 | 医薬品・食品包装の設計と規制・規格動向 - 品質・安全・使用性向上のために - |
| 2013/1/31 | ヒューマンエラー対策 事例集 |
| 2006/3/10 | 信頼性抜取り試験・加速試験とデータ解析 |
| 1998/6/15 | 電子機器・部品の複合加速試験と信頼性評価技術 |
| 1993/4/1 | はんだ接続の高信頼性化技術とその評価 |