「あの人にしか分からない」「ベテランが感覚でやってくれている」そんな現場が、今、岐路に立っています。熟練工の高齢化・退職、多品種少量生産の複雑化、そして頻発する設計変更。現場管理者は日々、火消しに追われ、「なぜまたトラブルが起きたのか」を繰り返し問い続けています。
　実は、現場のトラブルには共通の“引き金”があります。それが 「4Mの変化点」 です。人・機械・材料・方法のどれかが変わった瞬間に、品質は崩れやすくなる。しかし、その変化を今まで「経験」と「勘」で乗り越えてきたのが日本の製造現場でした。
　本セミナーでは、その「経験と勘」を 生成AI・IoT・デジタルツールによって見える化・仕組み化 する方法を、実例と演習を通じてお伝えします。 (スマホで生成AIを使う体験・持ち帰りツールあり)高価なシステムは不要です。現場で今日から使えるスモールスタートの手法で、「先手を打てる工場」 への第一歩を踏み出しましょう。

1. なぜ今、あなたの工場でトラブルが止まらないのか
   1. 熟練工が辞めると何が起きるか
   2. 多品種少量生産で不良が頻発する本当の理由
   3. 現場トラブルの9割は「4Mの変化点」で起きている
   4. 4M変化点管理とは何か (基本と7つのステップ)
2. 生成AI・デジタルツールで変わる現場の景色
   1. AIが「ベテランの勘」を代替する仕組み (RAG活用)
   2. スマホで始めるヒヤリハット報告・変化点共有
   3. 「先手管理」と「異常管理」のデジタル化実践
   4. 設計変更・新製品立ち上げをミスなく回すしくみ
   5. M管理の基本としくみ – 正しく理解して使いこなす
   6. 4M変化点管理の対象定義とランク付け (重点管理)
   7. 4M変化点の「見える化」手法と管理一覧表
   8. 統計的手法による「ばらつき」の把握と管理図
   9. 工程能力指数 (Cp・Cpk) の活用
3. 今日から使えるツールと導入ステップ
   1. IoT/センサー・AIカメラで工場をリアルタイム監視
   2. デジタルダッシュボードのスモールスタート手順
   3. 重要要因・重要特性の監視と協力工場管理
4. 演習:生成AIを使った4M変化点解析 (ネジ締め組立編)