セミナー概要
製造業における「品質トラブルの再発防止」は、長年取り組まれてきたにもかかわらず、依然として現場の大きな課題となっています。不具合の原因調査や是正対策を記録した報告書、関連する手順書・作業記録などの「過去トラ」情報は社内に蓄積されているものの、それらが属人化していたり、部門をまたいで散在していたりするため、再発防止や迅速な意思決定に活用しきれていないという声が多く聞かれます。
そうした課題に対し、近年注目されているのが「生成AIエージェント」の活用です。過去の知見や対応履歴をベースに、必要なときに技術情報を即時に引き出せる仕組みを構築することで、属人化の解消や判断スピードの向上が期待されています。特に、社内ドキュメントを構造化し、適切な情報を抽出・生成するRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術が、有効なアプローチとして注目を集めています。
本セミナーでは、品質保証や製造現場における「過去トラ」情報の利活用をテーマに、生成AIエージェントをどのように業務に取り入れ、実用的なナレッジ基盤を築いていくのか、そのステップやポイントを事例を交えてご紹介します。
このような方におすすめ
・”過去トラ”の活用を進めるプロジェクトに関わっている方
・技術知見を開発や品質保証に活かしたいと考えている方
・最新の生成AIに関する技術に興味がある方
登壇者
後藤 脩
ストックマーク株式会社
PaaS
慶應義塾大学卒業後、キヤノン株式会社に入社。半導体開発・製造拠点での工場経理、本社経営企画にて中期経営計画策定など経営戦略業務に従事。その後、Accenture及びRoland Bergerにて、技術変革の潮流に即した戦略立案案件や新規事業開発案件などに携わる。株式会社デジタルガレージ参画後、同社保有の決済データやパートナー企業保有のプラットフォームデータを活用した事業開発に従事。ストックマークでは、主力サービスA newsで培った基礎技術の一つであるデータ構造化を活かし、SATのプロダクト開発を推進。
開催概要
日 時：2025年7月8日(火) 16:00-16:45
場 所：オンライン（Zoom）
参 加 費：無料 (事前登録制)
主 催：ストックマーク株式会社
※競合企業などのご参加をお断りする場合がございます。予めご了承くださいませ。
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