記事 最新ニュース ＦＲＢ、政策判断「微妙な調整」 雇用・物価両面にリスク＝リッチモンド連銀総裁 ＦＲＢ、政策判断「微妙な調整」 雇用・物価両面にリスク＝リッチモンド連銀総裁 2026/01/07 出典：ロイター
記事 最新ニュース インタビュー：第4世代電池を26年度上期に投入へ、ＡＩスマホで需要増＝ＴＤＫ社長 インタビュー：第4世代電池を26年度上期に投入へ、ＡＩスマホで需要増＝ＴＤＫ社長 2026/01/07 出典：ロイター
記事 最新ニュース アングル：経済界は追加利上げに理解、賃上げも前向き 日中関係・米経済が懸念 アングル：経済界は追加利上げに理解、賃上げも前向き 日中関係・米経済が懸念 2026/01/06 出典：ロイター
イベント・セミナー オンライン開催 2026/01/29 オンライン開催 2026/01/29 経験に頼らないデザインレビューへ AI審査員が実現する「準備工数削減」と「品質の均質化」 経験に頼らないデザインレビューへ AI審査員が実現する「準備工数削減」と「品質の均質化」 デザインレビューの品質は、 どれだけ多くの知識を参照できるか、 どこまで漏れなく確認できるかで決まります。しかし現場では、 ・過去トラや設計規定の確認に時間がかかる ・レビュー観点が人によってばらつく ・ベテランにチェックが集中し、負荷が高まる といった課題が重なり、 品質を上げようとすると工数が増え、工数を減らそうとすると品質が下がる というジレンマに陥りがちです。こうした状況を、 これ以上「人の経験」や「手作業」だけで支え続けるのは、 現実的ではありません。「ナレッジが整っていないからAIはまだ早い」―― そんな心配は不要です。 本セミナーでは、AIが一次審査を担い、日々の業務からナレッジを自動で蓄積することで、デザインレビューを属人化しない“仕組み”として回す方法を、具体的な活用イメージを交えて解説します。 ＜本セミナーのポイント＞ AIが「ためる」：ナレッジ蓄積の自動化 DR会議の音声から、指摘事項・判断理由・注意点をAIが自動で抽出。人がまとめ直さなくても、ナレッジとして整理・分類された形で蓄積されます。 AIが「使う」：一次審査の自動化 AIが過去トラブル、設計規定、チェック観点を横断的に参照。レビュー前の段階で、リスクになり得る箇所を自動で洗い出します。 人は“判断する”：本来のレビューに集中 形式チェックや網羅確認はAIに任せ、人は設計の妥当性やトレードオフ判断など、本来価値の高いレビューに集中できる環境を実現します。 導入効果： ・DR準備・確認工数の大幅削減 ・レビュー品質の平準化と抜け漏れ防止 ・ベテラン依存の緩和と若手育成の加速 そして最終的には、 自社の設計思想や審査基準を学習した 「自社専用のAI審査員」へと進化させていくことが可能です。AIが裏側で一次審査とナレッジ整理を担い、 人はより高度な設計判断に集中する。 そんな次のデザインレビューの姿を、 本セミナーでは具体的な活用イメージとともにお伝えします。
イベント・セミナー オンライン開催 2026/01/21 オンライン開催 2026/01/21 AIエージェントによる「報告・分析・通知」の自動化で実現する人の手に頼らないトラブル未然防止の仕組み AIエージェントによる「報告・分析・通知」の自動化で実現する人の手に頼らないトラブル未然防止の仕組み トラブルの再発防止に不可欠な「過去トラ」の蓄積と活用。 その重要性は分かっていても、現場では目の前のトラブル対応に追われ、 報告書作成や原因の深掘りまで手が回らないという声が多く聞かれます。 結果として、 ・報告は最低限で終わる ・過去事例は探しづらく、活かされない ・同じトラブルが形を変えて繰り返される ??そんな状況に陥りがちです。 「報告書を書く手間」や「過去事例を探す手間」といった現場の負担を最小限に抑えなければ、過去トラの蓄積と活用が真に定着することはありません。 本セミナーでは、AIエージェントが現場に代わって動くことで、 再発防止のフローそのものを自動化する 「人の手に頼らないナレッジ活用」の形をご紹介します。 ＜本セミナーで解決する「活用」の壁＞ 「書く」を自動化：現場は「箇条書きメモ」や「音声入力」を行うだけ。AIエージェントが内容を読み取り、所定フォーマットへ自動で清書・構造化し登録します。これにより、報告書作成にかかる工数を大幅に削減します。 「分析」を自動化：登録された一次情報をもとに、AIが分析を代行。根本原因と対策案を即座に提示します。分析の属人化を解消し、誰でも漏れのない高度な分析結果を得られるようになります。 「探す」を自動化：人が検索しに行かなくても、トラブルの登録や時間経過をトリガーに、AIが類似事例や関連情報を担当者へ直接通知。必要な情報が「向こうからやってくる」仕組みを実現します。 「完璧な報告書」や「こまめな検索」を現場の努力に頼る運用には、限界があります。 現場が本来の業務に集中している間に、AIが裏側で情報を整理し、再発防止のサイクルを回し続ける。この「現場の負担を最小限にする」設計こそが、ナレッジマネジメント定着の鍵です。 本セミナーでは、AIエージェントがどのように業務に溶け込み、現場の負担を抑えながら再発防止の精度を高めるのかを、具体的なデモを交えてご紹介します。
