本セミナーはWebセミナーです

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ビジネスチャットの普及

テレワーク環境における、日常のコミュニケーション手段として、SlackやMicrosoft Teamsなどのビジネスチャットは広く普及しました。 現在では、業務を進める上で必須のツールになっています。

社外とのやりとりでは、Slack、Microsoft Teams、Chatwork、LINE WORKSなど、バラバラ

ビジネスチャットは、SlackやMicrosoft Teams、ChatWork、LINE WORKSなど、様々なものがあります。 通常、企業内では単一のツールを使っていることが多いと思いますが、取引先やパートナー企業など社外とのやりとりでは、相手先のツールに合わせざるを得ないケースも多く、結果として複数のツールを同時に使っている企業がほとんどではないでしょうか。

メッセージの送受信を、特定のチャット（例えばMicrosoft Teams）に統合する

本セミナーでは、そのような課題をお持ちの企業に対して、Slack、Microsoft Teams、Chatwork、LINE WORKSなどのメッセージの送受信を、特定のチャット（例えばMicrosoft Teams）に統合するツール「CHAT-HUB（チャットハブ）」をご提案します。 ユーザーは単一のチャット（例えばMicrosoft Teams）を使いながら、取引先やパートナー企業が使っているチャット（例えばSlack、ChatWork）とメッセージの同期が可能です。

その場でフリープランの申込み

CHAT-HUB（チャットハブ）を実際に使っていただくために、フリープランの申込方法についても解説いたします。 複数のチャットツールを使うことに課題を抱えている方は、ぜひ奮ってご参加ください。

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）

11:05~11:35　企業利用のSlackやMicrosoft Teamsと、取引先やパートナー企業のチャットとを連携する「CHAT-HUB（チャットハブ）」

11:35~11:50　質疑応答

11:50~12:00　フリープランの申込み方法

主催

株式会社ヴィセント（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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様々な業種・企業がAI活用に取り組む時代

AIの活用が多様な業種・企業で行われることが多くなっています。 その中でも、コンピュータビジョンによる画像認識、物体検出の活用は、製造業や自動車・小売り・農業など幅広い分野で広がりを見せています。

コンピュータビジョンの機械学習での課題

コンピュータビジョンの活用のためにはAIに対する機械学習が必須となります。機械学習を進める中で、大きな課題となるのが「データラベリング」作業の工程ではないでしょうか？ 作業を担当できる人材（機械学習の知見と業種・産業への知見を併せ持った人材）の欠如や、作業に多大な工数がかかる点、ヒューマンエラーが発生してしまうことなどから、データの品質が課題となっています。

データラベリングを効率化、自動化し品質の向上とコスト削減を達成

そうした、データラベリング作業の課題を解決できるのが、「Superb AI」です。 機械学習用のトレーニングデータのラベリング作業をAIが担い、データセットの構築と反復を迅速、体系的にすることで、人材不足の解消・工数・コストの削減を達成できます。また、プラットフォーム化されているため、セキュアな環境下での業務が実現でき、関係者とのプロジェクト管理の徹底も可能なツールです。

データラベリング作業を効率化し、コンピュータビジョンを活用したAIシステムの開発を加速させたいとお考えのエンジニア・コンピュータビジョンのプロジェクト関係者、IT開発・DX部門の方におすすめのセミナーです。

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　コンピュータビジョンの機械学習における、データラベリングの課題

10:45～10:55　質疑応答

主催

Superb AI（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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製造業においてAI人材の重要性が増している

近年、さまざまな分野でAIの活用が進んでおり、製造業においてもその重要性が増しています。 AIの活用により、例えば、外観検査による検査品質の均一化や、生産設備のパラメータ最適化による歩留まり改善、社内データの分析による製造工程の改善などを実現できます。 このような目的でAI活用を推進するためには、企業におけるデータ分析やAI活用のスキルを持った人材の育成や教育が不可欠です。

製造業における、AI・データ活用研修の問題点

数多くの会社がAI人材育成のための研修、教育サービスを提供していますが、受講をしても成果が出ないというケースがあります。 具体的には、例えば以下のような点が課題と言われています。

・研修で知識を得られても、その知識を現場で活用することができない

・管理職がAIの重要性を理解しないとAI活用は進まない。しかし管理職は基礎知識が無いケースが多く、既存の研修では対応できない

・受講者のスキルレベルやAI活用の方向性など、当然ながら全ての企業で異なる。画一的な既存の研修では対応できない

某自動車部品メーカー様における事例を解説

そこで本セミナーでは、テクノプロのお客様先である某自動車部品メーカー様の事例をベースに、AI人材の育成にどのような課題があったのか、どのような研修や社内教育を実施したのか、それによってどのような効果があったのかについて解説します。 また、実際の製造業の現場において、お客様と共に様々な課題をAIで解決しているテクノプロが提供する、「AI人材教育研修サービス」についてご紹介します。 AIに関するノウハウを習得するために現場の実データを活用、受講者のスキルレベルや企業のニーズに沿ったカスタマイズ、定着までの伴走支援や充実したサポート体制など、前述の課題を解決するオーダーメイド型研修サービスです。

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　【製造業向け】現場の実データを活用する、お客様のニーズに沿った「オーダーメイドのAI研修」とは

13:45~13:55　質疑応答

主催

株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社（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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センシング技術の活用で、エッジAIの導入が進むIoTデバイス

　近年、多様化、高機能化するセンサーデバイスの登場により、エッジ側では膨大な情報処理が求められています。膨大化するデータをAIを使って有効的で、高速にデータ処理を求められるIoTデバイスには、これまでよりも高速な処理を要求されています。今後は音声・動作・人間の思考を読み取り入力せずにやりとりが出来るような未来が訪れるでしょう。それに伴い、AIをエッジ側に導入する「エッジAI」のニーズは益々高まっており、さまざまな業界で少しずつ実装が進んでいます。

エッジデバイスにAIを組み込む際の課題

　センシング技術とは、センサーなどを使用して様々な情報を計測して数値化する技術の総称です。センシング技術の進化によって、エッジAIにはリアルタイム性、低レイテンシ等を求められるため、 　　・ハードウェアリソースに合わせた小型化 　　・ストレージやメモリへの落とし込み 　 　・最新AIモデルの効率的な活用 　　・既存システムとの有機的な結合 　などがあげられます。現在のAIモデルが稼働すればよいというわけではなく、将来のAIモデルにも対応できるデバイスの選択が重要になります。 　既存のAIフレームワークによりデバイス・プラットフォームごとの細分化が進む中で、どのように開発を進めていくかも検討する必要があります。

エッジAIをどのように実装すべきか解説

　そこで今回のセミナーでは、AIをエッジに実装する上での課題をどう解決すべきかを解説します。ax株式会社によります、推論に特化したAIフレームワークである「ailia SDK」のご紹介や、エッジAIの開発をPoCレベルから製品レベルまで高めるなどのご提案をいたします。 　さらに後半部分ではNVIDIAの最新Jetson「ORINシリーズ」についてもご紹介させていただきます。

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　エッジAI導入までのロードマップ

11:45～11:55　質疑応答

主催

株式会社アスク（プライバシー・ポリシー）

協力

ax株式会社 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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負担になっている議事録作成、WEB会議の増加でさらに負担が増すケースも

会議の内容を正しく共有するために欠かせない議事録ですが、WEB会議が浸透した昨今でもその必要性は変わりません。 むしろ、移動に時間を要することなく会議を開催できるため全体の会議数が増加し、それに伴い議事録の作成機会も増加する傾向にあるため、議事録作成の負担は以前より増していると考えられます。

メモに集中すると発言ができない、会議後に議事録を作るのは面倒

議事録を正しく作るには、会話内容を正確にメモすることが必要になります。 しかし、メモを取ることに集中するとなかなか発言できなくなりますし、会議の進行役をしているとメモをとること自体が困難です。 後から録音データを聞き返して文字起こしする方法もありますが、そうすると会議後に余分な稼働をかけることになってしまいます。

多くの文字起こしツールは、音声の認識精度が低い、またはセキュリティの問題で使えない

議事録作成を効率化するため、会話内容を文字起こしするツールもいくつか出回っています。 しかし、音声認識の精度が低いため、通常よりゆっくり大きな声で喋らないと正しく文字起こししてくれず、利用にストレスがかかるものが多いです。 また、AIの学習データとして利用され会話内容が漏れるなどセキュリティ上のリスクもあるため、そもそも利用が憚られるサービスも多いのが実態です。

音声認識の精度とセキュリティを兼ね備えた音声認識文字起こしツールで、議事録作成を自動化する

そこで本セミナーでは、音声認識の精度とセキュリティの問題をクリアして議事録作成を効率化する方法について解説します。 高い精度で音声を文字起こしでき、リアルタイム翻訳も可能なロゼッタ社の音声認識文字起こしツール「オンヤク」についても紹介する予定です。 議事録作成を自動化したい、他の文字起こしツールを使っているが音声認識精度に不満がある、とお考えの方はぜひご参加ください。

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　既存のAI議事録作成ツールの課題～ゆっくり・大きな声で喋らないと認識できない、情報漏えいのリスク～

11:45～11:55　質疑応答

主催

株式会社ロゼッタ（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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AI化の伸長率は1287.5%

近年、AIを用いた外観検査の自動化の需要が高まっています。

「2020 画像処理システム市場の現状と将来展望（富士経済）」によると、AI市場の伸長率は4年後に1287.5%と、市場が急速に広がっています。

実際に、AIによる外観検査を導入することで、

・熟練の検査員が退職するのに技術継承ができていない ・検査レベルを一定以上に保ちたい ・作業員の高齢化に伴い負担を軽減させたい ・採用難により検査が対応しきれないため、省人化したい

これらの課題を解決することができます。

光の反射の考慮など、光学設計の難しさ

一方で「外観検査の自動化は行いたいが、AI化はハードルが高い」というお声も多く頂いております。

特にAI化をするにあたって最初の課題となるのが、光学設計です。

例えば外観検査AIで蛍光灯を用いている場合、光が反射してしまって欠陥を捉えられないという課題が発生します。

他にもAI化をするにあたり、

・社内にAIに詳しい人材がいない ・AIで本当に検査が代替できるのか判断できない ・AIベンダーに問い合わせでも、納得できる説明が得られない ・AIソフトだけでなく、撮影方法も検討する必要がある

これらの課題に直面し「AI化を保留にした」方も少なくありません。

AI外観検査における光学設計のポイントを解説

センスシングスジャパンでは、外観検査のAI化を行いたい業務に対し、

・AI化の可否チェック ・撮影方法等の光学設計 ・センサーの導入 ・検査用PCの提供 ・検査ソフトの導入

など、

一気通貫で提供を行うことで、AIを用いた外観検査の自動化を実現しています。

今回のセミナーでは、

・AI外観検査に必要な光学設計とは？ ・AI化により、どのようなことが自動化出来るのか ・画像処理以外にも音の検査を自動化するには ・AIで出来ること、出来ないこと ・最新のAIソフトの精度

これらを中心に、どのように外観検査のAI化を進めれば良いのか、実例を示しながらご紹介いたします。

特に「これまで社内にAIを導入したかったが、まだ実現できていない」工場長・経営者様にオススメです。

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　AI x 外観検査における光学設計の難しさと解決事例

14:45～14:55　質疑応答

主催

センスシングスジャパン株式会社（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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モノづくり現場における生産性向上、歩留まり改善の重要性

製造業の現場において、生産性の向上や歩留まりの改善は常に経営課題となっています。 そのため、トラブル時間やメンテナンス時間を短縮した上で、生産ラインの稼働時間を長くし、不良品の少ない安定した稼働が常に求められてます。

生産設備のパラメータを最適化することで、生産性向上、歩留まり改善を実現する

改善策のひとつとして、現在ある生産設備の様々なパラメータを最適化できないか、これによって生産性向上、歩留まり改善を実現できないか、ということは当然検討されているテーマだと思います。

どのようにしてパラメータの最適値を探せばよいのか？

しかし、以下のような課題があり難易度が高いテーマでもあります。 ・どれが製品品質を左右するパラメータなのか分からない ・多数のパラメータの相互関係がわからないので、１つのパラメータを変えた場合に全体に及ぼす影響が分からない ・全ての生産設備に熟練したメンバーがいない

AIを使った生産設備のパラメータ最適化の方法を解説

そこで本セミナーでは、上記の課題を解決するため、AI技術を用いて生産設備のパラメータを最適化する方法について、製造業におけるAI活用において豊富な経験、ノウハウ、事例を有する株式会社テクノプロが解説します。

プログラム

9:45~10:00　受付

10:00~10:05　オープニング（マジセミ）

10:05~10:45　生産設備のパラメータ最適化による品質改善

10:45~10:55　質疑応答

主催

株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザイン社（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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海外企業との取引、吸収合併などにより社内外問わず会議で外国語が必要になるケースが増加

グローバル化の進展に伴う海外企業との取引、または買収や吸収合併などにより、社内外問わず外国の方と話す機会が増えました。 それに伴い、会議で外国語の理解が求められるケースが急増しており、今後もこの流れは加速していくことが予想されます。

外国語を理解できない、または理解に時間がかかり会議が円滑に進まない

会議で飛び交う外国語を理解するには、一定の語学スキルが無いと困難です。 理解に時間がかかったり、そもそも理解が出来なかったりするとコミュニケーションにならないため、当然ながら会議は円滑に進みません。 また、翻訳スキルをもった社員が同席していても、翻訳に時間を要すれば会議のテンポは悪くなります。 さらに、翻訳者が業務内容に関する専門知識を持ち合わせていなければ会話内容を正確に理解できないため、翻訳してもうまく伝わらず参加者間で話が噛み合わなくなるといった問題が起きることもあります。

音声翻訳ツールの多くは、音声そのものの認識精度が低く、翻訳精度以前の問題を抱えている

このような外国語会議の問題を解決するために、音声翻訳ツールがあります。 しかし、多くのツールは音声認識の精度が低いのが実態です。 音声翻訳は、音声認識→翻訳というプロセスで行われるため、音声を正しく認識できなければ当然ながら正しく翻訳をすることも出来ません。 音声を正確に認識してもらうためには、通常よりも大きな声でゆっくり話さなければならず、余計なストレスを抱えることになってしまうのです。

外国語も含めた会話内容を自動で翻訳&文字起こしして、会議の生産性を上げる

そこで本セミナーでは、会話内容を高精度で認識して自動文字起こしを行い、さらに議事録の作成も可能なロゼッタ社の会議音声翻訳ツール「オンヤク」について、デモを交えながら紹介します。 外国語会議に悩みを抱えており、自社に合ったツールを見つけられていない方は、ぜひご参加ください。

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　【自動翻訳デモ】外国語会議をリアルタイム翻訳＆文字起こし〜「言語の壁」を取り除いて会議の生産性を上げる〜

11:45～11:55　質疑応答

主催

株式会社ロゼッタ（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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避けて通れないDX、自社での推進が求められている

将来の成長と競争力強化のため、多くの企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）に取り組んでいます。 また、従来主流だった外注請負型の開発体制ではビジネス環境の変化に迅速かつ柔軟に対応するのが難しいため、「内製化」でDXを推進する必要性が高まっています。

現場にヒアリングしても、有効なアイデアが出てこない

しかし、事業会社が自らDXを進めようとすると、有効なアイデアが出ないという問題に直面します。 アイデア出しのためにDX推進部門が現場の事業部門にヒアリングをしても、ITリテラシー不足が足かせとなり、アイデアが出てきづらいのです。 また、いくつかアイデアを出せたとしてもうまく形にならず、やがてアイデアが枯渇してしまうこともあります。

一般的なDX研修ではアイデア創出の考え方までは学べない

巷にDX研修と銘打っているものはあるものの、アイデア創出の考え方までは学べないのが実態です。 座学で知識を学んで終わってしまい、アイデアを出しそれを形にしてビジネスとして進めるところまでサポートしてくれるものではないのです。 研修の選び方を誤ると、多額を投資したのに、それに見合うリターンが得られないといったことにもなりかねません。

自社でDXのアイデアを考えるために必要なDX研修の選び方とは？

そこで本セミナーでは、自社でDXのアイデアを考え、それを形にし投資対効果が見込めるビジネスとして展開できるようになるために、どんな研修から学べばよいのかについて、600社以上のDX推進・内製化を支援してきた株式会社STANDARDが解説します。 DX推進がうまくいかないとお悩みのDX推進部署の方は、ぜひご参加ください。

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　現場のITリテラシー不足を克服しDXのアイデアを形にするには？〜DX推進部署が選ぶべきDX研修〜

15:45～15:55　質疑応答

主催

株式会社STANDARD（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）