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本セミナーでは、生成AIを品質保証業務に適用する具体的手法 (承認書と指図書のLine by Line確認、ナレッジマネジメント) を実導入データを交えて解説いたします。

本セミナーでは、多成分混合物の物性推算を対象に、機械学習モデルへ混合則、過剰物性、組成依存性、温度依存性、分子構造情報などの物理化学的知見を組み込むことで、限られたデータから高精度かつ安定な推算を実現するための考え方を解説いたします。

本セミナーでは、品質不良や設備・工程の異常兆候を早期に捉えるために、データを用いた正常/異常の判断を行うための判定根拠や精度の限界について詳解し、現場で説明・活用するための実践ポイントを解説いたします。

本セミナーでは、ChatGPT・Gemini・Copilotなどの主要な生成AIツールの基本的な仕組みや機能から、AIを使った構成案・下書き作成の具体的手法からAI生成文書に潜む誤情報・論理破綻の見抜き方など実務に活かせるポイントまでを詳解いたします。

本セミナーでは、従来型の「なぜなぜ分析」だけに頼らず、不良要因94項目・対策48項目を体系的に整理し、異物不良・ポカミス・設備起因不良への具体的アプローチを実践的に解説いたします。
現場で成果を上げてきた講師が、原因不明不良への対応法、モラルマネジメント、再発防止の進め方まで事例を交えて紹介いたします。

本セミナーは、生成AIを単なる文章作成ツールとして使うのではなく、研究開発テーマを市場・顧客・用途・価値提案につなげるための思考支援ツールとして活用する点に特徴があります。
マーケティングに苦手意識がある研究者・技術者の方でも取り組みやすいよう、基本用語の解説から始め、顧客課題の仮説出し、用途探索、技術価値の言語化、提案ストーリー作成までを段階的に整理いたします。

本セミナーでは、知的財産関連業務でAIツール、AIエージェントを活用するためのポイントを解説いたします。
知財業務で活用するための効果的なプロンプトの書き方、指示の仕方、AIツールを活用して強固な特許明細書を作成する際の留意点について詳解いたします。

本セミナーは、生成AIを単なる文章作成ツールとして使うのではなく、研究開発テーマを市場・顧客・用途・価値提案につなげるための思考支援ツールとして活用する点に特徴があります。
マーケティングに苦手意識がある研究者・技術者の方でも取り組みやすいよう、基本用語の解説から始め、顧客課題の仮説出し、用途探索、技術価値の言語化、提案ストーリー作成までを段階的に整理いたします。

本セミナーでは、AI機械学習の手法を分類して、それぞれが我が国の産業現場の異常検知予知にどのように適用されているか実例を交えて紹介いたします。

本セミナーでは、生成AIを実務に組み込み、競合他社の特許網を効率的に分析し、その技術的・権利的な「弱点」や「間隙」を特定する手法を体系的に解説いたします。

本セミナーでは、多成分混合物の物性推算を対象に、機械学習モデルへ混合則、過剰物性、組成依存性、温度依存性、分子構造情報などの物理化学的知見を組み込むことで、限られたデータから高精度かつ安定な推算を実現するための考え方を解説いたします。