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
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
2019年12月に始まったコロナ禍およびウクライナ戦争によって、世界経済は「100年に一度」と言われる転換期を迎えました。それにともない、ビジネス界を取り巻く経営環境も日々激変しています。ビフォーコロナ時代の常識がアフターコロナ時代は通用しないことを痛感されている方も多いことでしょう。
歴史を振り返ると、『ゲームチェンジの時代』は何回かありました。弓・槍・刀→鉄砲、馬車→自動車、手工業→機械工業 (産業革命) 、既存メディア→インターネット (情報革命) 等はよく知られています。ビジネス界でも、ソロバン→電卓→ソフト、手書き→ワープロ、文書配布・回覧→イントラネット、内製→外注 (ファブレス企業) 、等々の事例が上げられます。これらの事例を調べると、ゲームチェンジの敗者は従来の考え方 (常識) から脱却できなかったことが分かります。対して勝者は、実現不能と思える斬新なアイデアをリスクにひるむことなくいち早く実現させ、市場を制圧しています。そしてその陰には、抵抗勢力に屈することなく、自らが思い描いたアイデアの実現にあくなき執念を燃やしたゲームチェンジャー「業務改革推進者」がいました。
業務改善 (KAIZEN) は世界中から「日本のお家芸」と称賛される反面、業務改革は「日本の弱点」と言われています。その根本原因は国民性と学校教育にあります。協調性を重んじる農耕民族 暗記偏重で自分の頭で考えることを軽視した時代遅れのカリキュラム、この2つによって日本企業の業務改革は外資系企業と比較し周回遅れ、昨今のビジネストレンドであるDXの実施率も突出して低く、労働生産性も万年最下位に甘んじています。また学校教育の「闇 (やみ) 」であるイジメの影響で、組織の先頭に立って導くリーダー (業務改革推進者) は質・量ともに不足しているのが実態です。前職で私は数々の業務改革プロジェクトを立ち上げ、成功させた経験があります。その過程では何度も死ぬような思いをしましたが、場数を重ねるごとに業務改革を成功させる「コツ」を体得しました。その「コツ」とは(1)画期的な業務改革案の立案方法、(2)業務改革案を実現させるノウハウ、の2つに集約されます。
当セミナーでは、講義の他に、3つの業務改革事例を通して『業務改革シート』による業務改革案立案方法を体得してもらいます。日々激変する経営環境の下、自ら進んで業務改革を成し遂げる人材を養成できるかどうかが御社存続の「カギ」です。
東京都千代田区内の会場を予定
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2026/9/11 | AI時代のナレッジマネジメント | オンライン | |
| 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 | AIを活用したデータ分析実践講座 | 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 | 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 | 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 | AIを活用したデータ分析実践講座 | 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 | |
| 2026/9/18 | 大規模言語モデルを活用した材料開発の効率化とその事例 | オンライン | |
| 2026/9/18 | ユーザビリティエンジニアリングセミナー | オンライン | |
| 2026/9/18 | 化学・材料研究者のためのExcel×Pythonデータ処理実務 | オンライン | |
| 2026/9/18 | 生成AIの法的リスクと実務対応 | オンライン | |
| 2026/9/24 | 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 | |
| 2026/9/24 | AI、機械学習と従来型研究開発の現実的な組み合わせ方法 | 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 |
| 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 |
| 2022/4/28 | プラントのDX化による生産性の向上、保全の高度化 |
| 2022/1/12 | 製造DX推進のための外観検査自動化ガイドブック |
| 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 |