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激動の時代に問われる、中堅中小製造業の“変化力”

関税リスク、原材料高騰、サプライチェーンの分断など、現在の製造業を取り巻く事業環境は、急速に変化し、不確実性と複雑さを増しています。

このように外部環境が激変する中で、特に組立加工を主とする製造業では、従来の人依存の体制から脱却し、業務プロセスの標準化を進め、変化への柔軟な対応力を高めることが、今後の持続的な成長に向けて極めて重要となっています。

ノウハウを見える化し、“全体最適”な仕組みへ

それでは、「現場のベテランにしか分からない」「工程や原価の管理がExcelに依存している」──こうした属人化や部分最適の課題に対し、どのように全体最適へと転換し、変化に強い経営基盤を築いていくべきなのでしょうか。

多くの製造現場では従来から、成果物（完成品や実績）の管理が中心とされてきました。 しかしながら、このような成果物重視の管理手法では、なぜそのような結果に至ったのかというプロセスや意思決定の履歴が十分に残らず、再現性や改善の視点が得られにくいという課題があります。

例えば、作業効率を上げるために工程の変更を検討したとしても、どのような理由や判断基準でその工程が選ばれたのか、またどのような現場の状況や関係者の判断があったのかが可視化されていなければ、改善の効果を検証したり、同様の成果を他拠点で再現したりすることが難しくなります。

このため、属人的なノウハウを“組織の資産”として蓄積・活用できる環境づくりが求められます。

次世代生産管理システムmcframeで変化に強い経営基盤を築く

本セミナーでは、組立加工業をはじめとする中堅中小製造業の皆さま向けに、次世代生産管理システム「mcframe 7」を通じて、変化に対応できる経営基盤を構築する方法について詳しく解説します。

「mcframe」は、製造業に特化し、日本のものづくりの強みを最大限に引き出すために開発された生産管理システムです。見込生産や受注生産など、多様な計画モデルに対応し、供給計画シミュレーションを通じて、需給バランスの最適化と柔軟な生産計画立案を可能にします。また、正式リリース間近のSaaS型生産管理システム「mcframe X」や、設計・開発部門の効率化を支援する「mcframe PLM」、経営ダッシュボードとして意思決定を支える「mcframe COCKPIT」など、製造業の“変化対応力”を支えるmcframeシリーズの全体像と導入効果についてもご紹介します。

こんな人におすすめ

・属人化から脱却し、業務の見える化と標準化を進めたい製造現場の責任者 ・コスト構造を正しく把握し、原価の精度向上を図りたい経営企画・原価管理部門の方 ・急な計画変更や需給変動にも柔軟に対応できる生産体制を構築したい工場長・生産管理担当者 ・将来の変化にも強い、持続可能な経営基盤を築きたい経営層・DX推進リーダー

プログラム

14:45～15:00　受付

15:00～15:05　オープニング（マジセミ）

15:05～15:45　【激動の中堅中小製造業】企業が生き残るための“変化対応力”とは

15:45～16:00　質疑応答

主催

三菱電機デジタルイノベーション株式会社（プライバシーポリシー）

協力

ビジネスエンジニアリング株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

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製品の小型化・高密度化により、微細な欠陥の検知が重要となります

半導体技術や精密加工技術の革新により、製品の小型化・高密度化が急速に進んでいます。これに伴い、製造プロセス中に生じる微細なキズや欠陥が、製品の性能や信頼性に大きく影響するようになっています。

そのため、最終工程の外観検査では、これまで以上に高い精度と感度が求められています。

1桁μmレベルのキズ・凹凸を捉える難しさ

しかしながら、従来の画像検査や目視検査では、1桁μmレベルのわずかな凹凸やキズを捉えることが難しく、通常のカメラの解像度や照明条件では検出が困難な場合も少なくありません。

さらに1桁μmレベルのわずかな凹凸やキズは、微細な高低差を可視化するため、光の調整やカメラの撮影角度設定が必要となり、検査条件の最適化には多大な手間と時間がかかります。AI技術による検査の自動化も普及しつつありますが、元となる画像の品質が不十分な場合、正確な判定は難しくなります。

このため、生産効率が求められる製造ラインに適用できる、高速かつ高精度な欠陥検出技術が強く求められています。

1桁μmレベルの微細欠陥を“色”で捉える、ワンショット光学検査技術とは

本セミナーでは、観測困難な1桁μmレベルの微細な欠陥を、色分離によって可視化し、高速かつ高精度に検知する最新の光学検査技術『OneShotBRDF®』について詳しくご紹介します。

『OneShotBRDF®』は、光の反射角度を選択できる「多波長同軸開口フィルター」を組み合わせた独自手法により、微細な欠陥や表面凹凸によって生じるわずかな散乱光を色分離し、ワンショットで撮像可能にする技術です。これにより、複雑な照明設定や撮影条件の最適化を行わずに、微細な欠陥情報を高精度に取得できるため、検査工程の大幅な高速化と安定した検出精度を実現します。

こんな方におすすめ

• 外観検査装置の開発にかかわる方
• 自社工場の検査装置に課題を感じている方

　

プログラム

14:45～15:00　受付

15:00～15:05　オープニング（マジセミ）

15:05～15:45　【検査装置をより高性能に】1桁μmレベルの微細欠陥を“色”で捉える、ワンショット光学検査技術とは ～画像処理不要、半導体や医療機器など精密さを求められる光沢面の欠陥を高速・高精度に撮像～

15:45～16:00　質疑応答

　

主催

東芝情報システム株式会社（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー） マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

　

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製造現場が直面する搬送業務の課題と自動化への期待

我が国の少子高齢化の進行により、製造業では人材確保がますます困難になると予測されます。また、日本の製造業の自動化は他諸国に比べ、特に『工程間搬送』と『外観検査』が遅れており自動化の推進が急務と考えられます。特に、工程間搬送のような反復的で身体的負担の大きい業務では、人手不足の影響が直接表れやすく、生産ラインの停滞や運用コストの増加といった課題が一層深刻化します。 このような状況に対応するためには、現場作業者の負担を軽減し、生産性を向上させる新しい技術の導入が不可欠です。特に、工程間搬送を柔軟かつ安全に自動化できるソリューションの導入が期待されています。

従来型搬送システムの限界と製造現場が抱える課題

従来のAMR（自律走行ロボット）やAGV（無人搬送車）は、特定の環境に最適化されているものの、安全性や柔軟性に課題を抱えています。例えば、ISO3691-4などの安全規格に適合しない搬送システムは、製造現場での導入が難しく、運用の選択肢が制限される要因となります。AGVは固定経路に依存し、環境の変化に適応しづらく、作業効率向上の妨げとなる場合があります。また、搬送システムの多くは操作性にも問題を抱えています。経路変更やタスク追加のたびにベンダーへ依頼する必要があり、運用コストが増大するケースが少なくありません。近年は情報セキュリティ対策も重要な課題です。サイバー攻撃や情報漏洩のリスクが高まる中、搬送システムにも適切なセキュリティ対策が求められています。

『世界一安全なAMR』と称される自律走行ロボット・MiRで進化する搬送業務の可能性

本セミナーでは、このような課題を解決する搬送システムの最新ソリューションとして、大喜産業株式会社が提供する自律走行ロボット『MiR』をご紹介します。『世界一安全なAMR』と称されるこのロボットは、ISO3691-4の安全基準に準拠し、3Dカメラや近接センサーで工場内の人や障害物を回避しながら、環境の変化にも柔軟に対応することが可能です。また、パレット搬送やカート牽引、コンベア搭載、協働ロボットとの連携など、多様な業務に柔軟に適用できるアプリケーションを備えている点も特長です。MiRはプログラミング改修を自社で行うことができ、直感的な操作性を備え導入後の運用コストを抑えることが可能です。 安価なAMRを導入したものの、拡張性に課題があり工場内でAMRの運用が行われていない自動車製造業・半導体製造業の方は是非ご参加ください。本セミナーでは、実際の導入事例や『MiR』の稼働ビデオを通じて、現場での活用方法を具体的にご確認いただけます。特に西日本のお客様には、実際に自律走行ロボット『MiR』の動作を御覧いただける見学会もご案内いたします。

プログラム

09:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング（マジセミ）

10:05～10:45　『世界一安全なAMR』と称される自律走行ロボット・MiRのご紹介

10:45～11:00　質疑応答

主催

大喜産業株式会社（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

本セミナーは、生産最適化に課題をお持ちで、製造委託を現在または将来の選択肢としてお考えの製造メーカー様向けの内容となります。

※企業に所属しない個人・学生の方などの参加はご遠慮頂いております。

　

開催概要

ファブレスという言葉は、これまでアップル、キーエンス、NVIDIAなど、あらかじめ自分でものをつくらないことを前提にビジネスが設計された、特殊な優良企業の特殊なビジネスモデルとして捉えられてきました。

しかし今、かつてないほど不透明な市場環境を受け、ものづくりをアイデンティティとしてきた日本の製造業に、ファブレス化の選択という大きな波が迫ろうとしています。

アメリカの関税施策や中国との貿易摩擦、相次ぐ日本ブランドの買収が起きている中、日本の製造業がどう高付加価値をつくり出し、どう持続可能な成長を続けるのか、今考えるべきこと、今やるべきことを「ファブレス化」という観点で考えます。

　

開催日時

お申込時にご希望の参加日時をご選択ください。 ・6月3日(火) 13:30‐15:00 ・6月4日(水) 13:30‐15:00

　

講演プログラム

第1部 『ファブレス化の功罪』（講師：大野 文宏）

13:30～14:00　

• マクロデータから考える日本型製造モデルの限界と今後の可能性
• ファブレス化とは何か？（単純な「生産委託」でも「コスト削減」でもない）
• 今求められるファブレスの姿（アップル、キーエンス、任天堂との違い）
• 高付加価値と新規事業の創出とファブレス化の関係性（グローバルで生き残る道）
• 10年後の自社工場の姿の選択肢とサプライチェーンの多様化の意義
  

第2部 『ファブレス生産の現場から』 （講師：DENNIS WU ※日本語対応）

14:00～14:30　

• ものづくりは本当に任せられるのか？（ケリー社が製造受託で上場できた理由）
• 典型3事例紹介／日本大手ブランドのファブレス生産の現場を見る
• 世界標準のものづくり実現の仕組み 【生産能力編】（なぜ「何でもつくれる」のか？）
• 同【コミュニケーション編】（指示出しではない他社とのものづくりとは？）
• タイ工場・中国工場を活用した日本の製造業のファブレス化の提案
  

第3部 『ファブレス化の進め方と注意点』（パネラー：Teddy Lo × 山田 浩亮）

14:30～15:00　

• ものをつくらないという経営判断と戦略実行とブランドの維持
• 「日本の製造業がBYDから学ぶ時代」を考える
• 自前生産からファブレス化の具体的な移行実務と進め方
• 日本製造／中国製造／第三国製造とその組み合せの効用事例
• 成功事例と失敗事例（こういうファブレス化はうまくいかない）

　

講演者

大野 文宏

株式会社エリアカザン

高級コンサルタント/製造業担当

株式会社エリアカザンにて中国および東南アジアを中心に、日系製造業の海外における事業推進を支援。 現地ニーズを捉えた開発企画支援やサプライチェーン構築など、製造業ならではの課題に寄り添い、数百件を超えるプロジェクトを一貫してマネジメント。 現場と経営の両面に精通し、実行力ある支援で多数の成果を創出。

DENNIS WU

ケリーインターナショナルホールディングス/生産総監

同社の最上位理念である「工匠精神(クラフトマンシップスピリット)」に基づき、プレス加工機、射出成型機、NC工作機械、レーザー溶接機、塗装ロボット、組立ロボット、金型製造装置など、700を超す製造装置による高品質・高効率の生産プロセス構築に責任を負う。

TEDDY LO

ケリーインターナショナルホールディングス/マーケティングゼネラルマネージャー

香港浸会大学卒業。日系・欧米系のトップクラスメーカーのOEM・EMS案件を獲得し、香港証券取引所の上場に貢献。 同社の製品開発設計、生産技術開発、オートメーション生産、品質検査体制を背景に、現在は同社マーケティング統括責任者として営業部門を率い、グローバル市場の更なるトップクラスメーカーの開拓を推進中。

山田 浩亮

株式会社エリアカザン/取締役社長

関西学院大学卒業。メガチップス、SUMCO、三菱マテリアル、キャディと、ファブレスとファウンドリ、工場のある企業と工場のない企業の両者の生産統括に従事。 2022年より株式会社エリアカザンにてファブレス化首席コンサルタントを務め、2024年に同社取締役社長に就任。

　

本セミナーはWebセミナーです

開催ツールはzoomを使用いたします。参加方法（URL）は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 「elia-kazan.co.jp」「zoom.us」「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認ください。

　

主催・共催

株式会社エリアカザン（プライバシーポリシー） Karrie International Holding Limited.（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー） マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

　

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人手不足が深刻化する製造現場の現状

少子高齢化の影響を受け、製造業では慢性的な人手不足が続いています。熟練工の退職や若年層の業界離れも加わり、現場の運営維持が難しくなるケースが増加。省人化の必要性が叫ばれる中、効率的な運用体制の構築が急務となっています。

ロボットや自動化設備などを使っても、人間の介在は必要

人手不足解決のため、ロボットや自動化設備を導入されている、または検討されている企業も多いと思いますが、すべての作業を自動化できるわけではありません。異常時の対応、設定変更、工程管理など、人の判断力や柔軟な対応が求められる場面は多く、完全無人化には限界があるのが現実です。

遠隔操作を行う際の、コスト面、操作性や、担当者の人的リソースなどの課題

これを解決するため、遠隔操作システムの導入が選択肢となりますが、様々な課題が存在します。高額な初期投資やシステムの複雑さに加え、それを導入・運用・管理できる人材の確保も課題です。

ノーコードで手軽に実現する遠隔操作ソリューションの紹介

本セミナーでは、「ノーコード」ツールを活用し、誰でも簡単に遠隔操作を実現できる仕組みや、様々なタスクを代行するサービスについて紹介します。コストや人手の負担を抑えながら、製造現場の効率化を実現できる具体的な方法を、事例を交えて解説します。

GUGENが提供するFALCONNECTとは

ITの専門知識不要、ハード、携帯回線、クラウドなど必要なものがALL IN ONE 10分で立上げ可能なFAに特化した遠隔監視ツールです １．現場に行かずにPLCのラダーモニタ、プログラム変更が可能 ２．各社PLCの通信プロトコル搭載、遠隔でのデータ収集、変更が可能

リモートロボティクスが提供するRemolinkとは

リモートロボティクスは「100%の自動化」か、自動化ができないが故の「100%の人作業」という二者択一の現状課題に対し ”リモート”による人とロボットの役割分担という第三の選択肢を提案します。 ＜Remolink３つのポイント＞ １．半自動化でOK ロボットが得意な繰り返し・重筋作業はロボットに任せ、認識や判断が難しいところを人がリモート操作 ２．リモート業務全体を支えるサービス ロボットの遠隔操作だけでなく、アカウント管理や業務アサインなどリモート業務全体を支える機能を持つクラウドサービス ３．リモートワーカー(働き手)も提供 ロボットの遠隔操作を担当する人材と働き手を求める企業をつなぐ新しいマッチングサービスの提供開始を予定しており、人件費の固定費→変動費化を実現します

プログラム

12:45～13:00　受付

13:00～13:05　オープニング（マジセミ）

13:05～13:15　ロボットの遠隔操作業務用クラウドサービス「Remolink」とは

13:15～13:30　10分で立ち上げ可能な遠隔監視ツール「FALCONNECT」とは

13:30～13:45　FALCONNECT×Remolinkで実現する遠隔ソリューションをデモと共に解説

13:45～14:00　質疑応答

スピーカー

リモートロボティクス株式会社　マーケティングセールス部長　平山 慎

略歴：2011年新卒で川崎重工に入社し、約10年間にわたり国内外の産業用機械の営業・マーケティングに従事。リモートロボティクスには創業からジョインし、営業・マーケティング・企画・渉外など幅広く担当。

株式会社GUGEN　代表取締役社長　杉村 和晃

1994年FAメーカ入社。主にPLCなどの制御機器のマーケティング、商品企画、事業企画に携わる。2018年退職し、BtoB企業のコンサルティング事業を経てGUGEN設立、現在に至る。

株式会社フレアオリジナル　ロボットクリエイター　塚田 朋央

2009年新卒でマテハン設備メーカーに入社し、15年間にわたり電気・制御設計に従事。2025年よりフレアオリジナルへ転職し、SIerとして構想提案から設計、製造まで幅広く担当。

主催・共催

リモートロボティクス株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社GUGEN（プライバシーポリシー）

株式会社フレアオリジナル（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

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製造業を取り巻く品質管理の現状と、データ信頼性確保の重要性

近年、製造業では品質不正問題が社会的な注目を集め、企業の信頼性に直結する重要課題となっています。特に量産体制においては、サプライチェーン全体で厳格な品質管理要求が高まる中、製品の均一な品質を確保するためには、正確かつ一貫した品質データの管理がこれまで以上に重要となっています。

こうした背景から、企業の持続的な成長と社会的信用を守るためには、品質データの正確性・信頼性を組織的に担保するための内部統制の強化が求められています。

量産現場が抱える品質データ管理の課題

一方、量産現場では、装置や工程ごとに品質データの管理方法が異なるのが実情です。品質検査結果を目視で確認し、「紙に記録する」あるいは「Excelに入力する」といった運用では、修正履歴の追跡が困難となり、品質不正のリスクを招きかねません。また、現場ごとに独自運用が進むと、フォーマットが統一されず、属人化による管理レベルのばらつきも問題となります。

こうした課題を解決するためには、人手による作業を排除し、改ざんやミスを防ぐ仕組みを整備するとともに、現場ごとに異なる品質管理運用とデータ管理方法を統一し、全社標準の品質管理体制を確立することが不可欠です。

『自動データ収集』と『品質データの見える化・共有』により全社標準の品質管理体制を確立する

本セミナーでは、品質管理システム『QC-One』を活用し、紙やExcelによる品質検査データ管理から脱却し、データの一元化と内部統制の強化を実現した事例をご紹介します。

『QC-One』は、多様な検査装置からの品質データ自動取込に加え、帳票作成や統計解析、承認プロセス・修正履歴管理までを一貫して支援する、製造業の量産現場向け品質管理システムです。確立された承認手続きと厳格な履歴管理により、データ改ざんリスクを抑止し、高度なトレーサビリティを実現します。

また、『QC-One』はユーザー単位課金ではなく、ユーザー数無制限で全社導入できるサーバライセンス形態を採用。全拠点で一元管理するための追加費用は必要ありません。

経営層から設計、営業、そして製造現場に至るまで、部門を横断してリアルタイムに品質情報を共有できるため、品質リスクの未然防止と、全社標準の品質管理体制の確立を力強く支援します。

こんな人におすすめ

・品質検査データの紙・Excel管理から脱却し、ミスや改ざんリスクを無くしたい方 ・量産体制における品質管理の標準化を推進し、全社で統一された運用基盤を整備したい方 ・品質検査データの収集・成績表作成業務を自動化し、工数削減とデータ精度向上を同時に実現したい方 ・品質情報のリアルタイム共有を通じて、現場から経営層までのスムーズな品質マネジメントを実現したい方

プログラム

10:45～11:00　受付

11:00～11:05　オープニング（マジセミ）

11:05～11:45　【品質不正・転記ミスを防ぐ】製造業の量産体制を支える確実な品質データの管理方法

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社宇部情報システム（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

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「2025年3月、SSBJ基準が最終化」

国際的な環境規制や気候変動対策の議論が進む一方で、サステナビリティをめぐる企業の情報開示を取り巻く環境は、多様化かつ複雑化しています。こうした中、日本では2025年3月にサステナビリティ基準委員会（SSBJ）により国内初の開示基準が公表されており、企業にはサステナビリティ情報を規定のルールに準じて整理・開示するための体制整備が求められています。

これらの取り組みは単なるコンプライアンス対応にとどまらず、中長期的な企業価値を左右する重要なテーマとして認識されており、情報開示のあり方を見直す動きが広がっています。

「報告基準への対応と開示体制の強化が求められている」

このように企業のサステナビリティ情報開示に対する重要性が高まる中、各社は自社の状況に応じた開示対応を進めています。​しかし、開示に必要なデータの収集や管理には、部門間の連携や業務プロセスの見直しが求められることが多く、対応に課題を感じている企業も少なくありません。​

特に、プライム市場上場企業においては、サステナビリティ情報開示に対する第三者保証の取得が義務付けられる流れにあるため、財務情報と同様に、正確なデータ管理と適切な開示体制の構築が重要となっています。

「今後の開示実務・SSBJ対応の課題と対策とは」

本セミナーでは、プライム企業のサステナビリティ開示業務やSSBJ基準の全体像を整理した上で、実務で生じうる課題を解説します。さらに、それらの課題に対する解決策としてESGデータ管理システム「IBM Envizi ESG Suite」を紹介し、効率化やデータの信頼性向上等、業務体制強化に直結する各機能を実務フローに即して解説します。

また、環境情報開示基盤システム（EEGS）と連携することで、2025年以降の日本国内における省エネ法、温対法、フロン法に基づく報告書提出に伴う業務負荷を大幅に軽減する取り組みについても、詳しく解説します。

こんな方におすすめ

・サステナビリティに関連するリスク管理や非財務情報の開示を担当する実務担当者 ・非財務情報開示の最新動向や制度要件への対応を検討している経営者・経営企画部門のご担当者 ・持続可能な成長と中長期的な企業価値の向上を重視する経営層 ・IBM Envizi ESG Suiteなど、非財務情報の統合管理・可視化を支援するツールの導入を検討中の方 ・環境情報開示基盤システム（EEGS）とのシステム連携やデータ整備に関心のある情報システム部門・技術担当者 ・2025年以降に強化される国内環境関連法規（省エネ法、温対法、フロン法など）への対応に向け、業務プロセスの高度化を図る企業関係者

　

プログラム

12:45～13:00　受付

13:00～13:05　オープニング（マジセミ）

13:05～14:00　【サステナビリティ部署必見】SSBJ開示・EEGS対応業務で生じうる日本企業の課題と対策 ～ESG管理システム「IBM Envizi ESG Suite」＆新機能「EEGS連携機能」を紹介～

　

主催・共催

エヌアイシー・パートナーズ株式会社（プライバシーポリシー） Airitech株式会社（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー） マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

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深刻な製造業の人手不足、AI活用への期待が高まる

近年の製造業では、多品種少量生産や熟練技術者の高齢化などを背景に、深刻な人手不足が続いています。

特に外観検査の分野では、人手による確認作業が多く、精度やスピード、コスト面での課題が山積しています。こうした状況の中、AIを活用した自動検査への期待が急速に高まっており、現場に即応できる実用的なソリューションが求められています。

教師あり学習の課題と、求められる良品学習AIの特徴

従来のAI検査システムでは、不良品の特徴を学習するために大量かつ様々な種類の不良データを必要とする教師あり学習が一般的でした。しかし、一般的な製造現場においては不良品の発生頻度が低く、また意図的に不良を再現することも困難なため、大量かつ様々な不良データの収集に多大な時間とコストがかかり、その結果、導入の大きな障壁となっていました。

こうした背景から注目されるのが、良品のみのデータを用いて学習を行う「良品学習AI」です。良品学習AIは、少量の正常データから学習し、そのパターンから逸脱するものを異常として検出する仕組みを採用しているため、不良データの収集が不要で、学習プロセスや設定も比較的シンプルです。一方で、誤検知や見逃し等のリスクが指摘されることもありましたが、近年のアルゴリズムの進化や学習設計の改良により、これらの課題は着実に解消され、現場で即戦力として活用できるレベルにまで達しています。

最新の良品学習AIの技術動向から導入事例まで徹底解説

本セミナーでは、TDSE株式会社の革新的な外観検査AIソリューション「TDSE Eye」をベースに、最新の良品学習AIの動向と教師あり学習との比較、現場が実感するメリットや活用法について、具体的な導入事例とともに詳しくご紹介いたします。

「TDSE Eye」は、独自の良品学習AIを活用した最先端のSaaS型外観検査サービスです。少量の正常画像データから高精度な異常検知モデルを構築できるため、不良データの収集が難しい現場でもスムーズに導入できます。正常データのみを用いるため、製品や商品のばらつきや多様な異常パターンにも柔軟に対応可能です。また、検査対象が変更された場合でも、シンプルなWebインターフェースで簡単にAIモデルを作成できるため、現場で即時に活用できる実用性の高さが特長です。

TDSE株式会社は、創業以来、DXコンサルティング、データ分析、DX人材の育成などを通じて、企業のAI活用を幅広く支援してきました。外観検査AIにとどまらず、AIを活用した不良原因の分析や不良品を発生させる要因となる前工程での設備の故障予知など、多様なソリューションのご提案が可能です。

こんな人におすすめ

・工場の品質検査に携わる方で、教師あり学習における不良データ収集の難しさやコスト面での課題に悩んでいる方 ・高度な専門知識が不要で現場で運用が容易な、現場で誰でも簡単に使いこなせるシステムを探している方 ・良品学習AIの最新動向や実際の導入事例に興味があり、今後の自動検査システムの展開を模索している方 ・外観検査AI以外にも様々な用途でAIの活用を検討している方

　

プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:45　【外観検査AI】少量の正常データのみで学習し、すぐに現場で使える『良品学習AI』の活用法 ～教師あり学習との比較から見える、現場が実感するメリットを実践事例とともに解説～

14:45～15:00　質疑応答

　

主催

TDSE株式会社（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー） マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

　

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紙・Excel管理の限界と、設備保全ツール導入の広がり

多くの製造業において、設備保全の記録・管理は長らく紙やExcelが主流でした。しかし、それらの方法では情報が分散し、検索性や共有性が低く、属人化によるリスクも避けられません。こうした課題を背景に、近年では設備保全の効率化や品質向上を目的としたツール導入が進んでいます。ただし、ツールの導入そのものが目的化してしまい、現場での定着や運用が思うように進まないケースも見受けられます。

現場で使われず、活用されないという“導入後の壁”

導入した設備保全ツールが現場で活用されず、期待された改善効果が得られない──そんな悩みを持つ企業は少なくありません。その背景には、操作が難しい、画面が直感的でない、入力の手間が大きいなど、現場とのギャップがあります。さらに、せっかく入力されたデータも、活用方法が定まっておらず、単なる「記録のためのツール」にとどまってしまうこともあります。こうなると、データの蓄積も分析も進まず、保全業務の改善や経営判断に役立てることができません。

選定のポイントと、「使われる仕組み」を備えたミロクルカルテの紹介

本セミナーでは、設備保全ツールを現場に根付かせるための選定ポイントや、蓄積されたデータを有効に活用するための運用の工夫をご紹介します。特に、現場の作業者がストレスなく使える直感的なUIを持つ「ミロクルカルテ」に注目し、その設計思想や活用事例を通じて、「記録される」から「活用される」へのステップを紹介。現場の声を反映した導入プロセスと、保全業務の高度化に向けた道筋をお伝えします。

　

プログラム

12:45～13:00　受付

13:00～13:05　オープニング（マジセミ）

13:05～13:45　現場で“使われる”設備保全ツールとは？ ～現場定着とデータ活用を実現する『ミロクルカルテ』～

13:45～14:00　質疑応答

　

主催

株式会社ミロクリエ（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー） マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。