「生成AI × 製造業DXの最新事例」～現場データ収集から始める工場DXの実践ノウハウ～

「生成AI × 製造業DXの最新事例」～現場データ収集から始める工場DXの実践ノウハウ～

◆概要

生産管理や生産技術の現場では、品質向上・不良率削減・人材育成など多岐にわたる課題を抱えつつ、DX推進に向けた取り組みが急務となっています。

また、近年の生成AI（マルチモーダルAI含む）の急速な進化に伴い、現場のテキスト・画像・動画・音声データを活用する新たなアプローチが注目されています。

本ウェビナーでは、製造業の現場データ収集・活用に強みを持つ「ミライのゲンバ社」が、これからの工場DXのために欠かせない多種多様なデータ蓄積の手法を解説。
さらに最新のAI技術を駆使する「Algomatic社」が、その蓄積データを活用してどのような生成AIソリューションが開発・適用可能になるのか、不良品発生傾向分析や作業動画解析などの事例を交えてご紹介します。

後半のディスカッションでは、"実際の工場現場でAIを導入する際のポイント"や、どのようにデータを集め・連携し・効果を最大化させるのかについて、両社の視点から具体的に議論いたします。

◆こんな方にオススメ

• 最新テクノロジーに興味がある、企業のDX・生成AI推進の担当者
• 生成AIやマルチモーダルAIを使った実用的な現場活用事例を知りたい方
• 工場現場のさまざまなデータ（動画・画像・テキスト・音声）を有効活用したい方
• 現場DX（製造業DX）の具体的アプローチや成功事例に興味がある方
• 製造拠点を有する企業のDX推進部門、生産管理・生産技術担当者

◆セミナーの内容

• 工場DXと現場におけるデータ収集の重要性 生成AI時代に求められる「テキスト・画像・動画・音声」など多面的なデータ蓄積 ミライのゲンバ帳票を活用した収集事例・メリット
• 製造業におけるマルチモーダル対応の生成AI活用事例 Algomatic社が手掛けるAI活用（不良品発生傾向分析、作業動画の熟練度判定など） 多様なデータ×AIで実現する高度な工場DX
• 事例紹介：実際の製造現場での成果とポイント データ収集環境の構築から、AIモデル開発・導入フローまで 不良率の削減や効率化が期待できる具体シーン
• ディスカッション・Q&A AI導入を成功させるための社内調整や推進体制、導入ステップ 今後の展望や最新技術動向、参考になる業界他社事例

◆登壇者プロフィール

株式会社Algomatic
取締役CTO
南里 勇気 / Yuki Nanri

【経歴】株式会社FiNCに創業初期から参画し、多岐に渡る事業にソフトウェアエンジニア/エンジニアリングマネージャーとして携わる。2020年6月にBison Holdingsを創業し、多数の企業向けにソリューション開発事業を展開。

また、フードテック企業で取締役CTOとして、飲食店向けのSaaSソリューション開発を経験。東京大学の田中謙司研究室にて学術専門職員としても従事。

2023年6月にDMMグループにM&Aにて参画し、Algomatic取締役CTOに就任。

株式会社ミライのゲンバ
代表取締役社長
佐藤 哲太

【経歴】日本製鉄株式会社の生産技術として鋼管工場のライン管理や新商品開発、設備導入を担当。一日の半分以上を工場の現場の作業員と共にする日々を送る。

その後、ソフトバンク株式会社の社内起業制度を使い、0.1%の通過率の関門を突破し「AI教師データ作成事業」の事業化を達成。事業部CEOを務める。