製造業の生産性はこの20年ほどあまり成長していません。デジタル技術をうまく活用して設計業務を効率化してないことが要因の一つだと考えています。設計業務には様々な種類があり、そのすべてをデジタル技術で自動化するのはまだ難しいのが実情です。
　しかし、生成AIを筆頭にデジタル技術はどんどん進化しており、効果的に活用すれば設計業務を大きく改善することができます。一方、定型化/標準化されていない設計業務はデジタル技術の活用が容易ではありません。デジタル技術を活用するためには、事業全体を見渡した上で大胆に業務の定型化/標準化を進める必要があります。
　本セミナーでは、設計業務改善が進まない原因を分析しつつ、3DデータやCAEなどのデジタル技術を活用した具体的な改善策を提案します。また、活用の幅が広がっている生成AIでどのようなことが可能なのかについても、様々な事例を用いて詳しく解説します。

1. 設計業務改善の進め方
   1. 製造業の労働生産性
   2. デジタル技術について
      1. 従来からあるデジタル技術とAIの違い
      2. AIの概要
      3. 生成AI
   3. 設計業務効率化がうまくいかないのはなぜか
   4. デジタル技術活用の進め方
      1. 業務分析/工数分析
      2. 取組むべき課題の設定
      3. 定型化/標準化
      4. デジタル技術の活用
   5. 生成AIを活用するための前提条件。
2. 3DCAD/3Dデータを中心とした設計業務改善
   1. 様々な設計業務のハブとなる3DCAD
   2. 3DCADの基本機能の活用
   3. 3DCADの応用機能の活用
      1. パラメトリック設計
      2. 様々な拡張機能 (アドイン)
      3. 気づき支援
      4. 品質向上
      5. 前後工程での活用
3. CAEの活用
   1. CAEについて
   2. 3DCAD/3Dデータを使ったCAE
   3. ノーコード/ローコードによるCAE
   4. コードを使ったCAE
4. 設計ナレッジの活用
   1. 設計プロセスの工夫で設計ナレッジを蓄積
   2. SECIモデル
   3. 知のピラミッド
   4. デジタル技術で設計ナレッジをフル活用
5. 生成AIの活用事例
   1. 「フレームワーク」と「表」が得意な生成AI
   2. 「気づき支援」で設計トラブルを減らす
   3. スプレッドシートに生成AIを埋め込み設計プロセスで活用する
   4. 生成AIで設計ナレッジをフル活用
   5. 「コードインタープリター機能」で設計業務を高度化
6. 質疑応答