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 | |
|---|---|---|---|
| 2025/12/8 | GMP省令/行政査察対応を踏まえた変更/逸脱管理と処理手順書作成 | オンライン | |
| 2025/12/8 | IPランドスケープの取り組み事例と実施体制の構築 | オンライン | |
| 2025/12/8 | 製薬分野に特化した生成AIによる知的財産業務の効率化 | オンライン | |
| 2025/12/8 | 生成AI実践活用術 | 東京都 | 会場・オンライン |
| 2025/12/8 | 少ないデータでも使える機械学習・異常検知の基礎とインフラ・製造分野への応用 | オンライン | |
| 2025/12/9 | 生成AIを活用した情報収集、分析と戦略立案への応用 | オンライン | |
| 2025/12/9 | AI、機械学習と従来型研究開発の現実的な組み合わせ及び人材の育成 | オンライン | |
| 2025/12/9 | コンプライアンス違反を起こさない・繰り返さないQA・QC教育の体制構築と訓練効果の確認の手引き | オンライン | |
| 2025/12/9 | 経済的リスクを元に算出する「検査基準・規格値と安全係数」決定法 速習 | オンライン | |
| 2025/12/10 | AI特許調査ツールの選定基準と導入、運用のポイント | オンライン | |
| 2025/12/11 | QC (試験部門) における効果的な電子化、電子化後のデータファイルの保管・管理における実務ポイント | オンライン | |
| 2025/12/11 | AI特許調査ツールの選定基準と導入、運用のポイント | オンライン | |
| 2025/12/12 | よくわかる技術文書の作成法 | オンライン | |
| 2025/12/15 | 生成AIによる特許実務の効率化とプロンプト設計 | オンライン | |
| 2025/12/15 | 医薬品開発における安定性試験実施のポイント | オンライン | |
| 2025/12/15 | 品質管理の基礎 (4日間) | オンライン | |
| 2025/12/15 | AIを活用した感性の「見える化」と製品付加価値向上への活用 | オンライン | |
| 2025/12/15 | 原薬製造における洗浄プロセスの設計と洗浄バリデーション | オンライン | |
| 2025/12/15 | AIを使ったなぜなぜ分析実践演習 (後編) | オンライン | |
| 2025/12/15 | AIを使ったなぜなぜ分析実践演習 (前編 + 後編) | 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 |
| 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 |
| 1992/11/11 | VLSI試験/故障解析技術 |