セミナー概要

製造業の開発・生産現場における諸課題を解決するためのエンジニアリングに適したAI技術を基礎から解説します。多変量が関わる複雑な現象を予測できる「ディープニューラルネットワークモデル」と、未学習・未知の異常も検出できる「MTシステム」について、具体的な製造現場の事例を交えて応用ノウハウを学べます。AI構築デモ付きで、希望者にはExcel資料も提供されます。

こんな方におすすめ

• 要素技術・生産システム・加工技術分野でAIを活用したい開発者
• 製造業で実績があり簡便に使えるAI技術を求めている方
• 製品開発効率の向上や不良の未然防止に関心のある技術者

プログラム

1. 人工知能活用による事例概要
   製造業に特化したAI活用の全体像、仮想検査技術、センサレスセンシング、レシピジェネレーター技術
2. 人工知能技術の概要
   開発ツールとしてのAI技術比較、データ採取のポイント、ビッグデータの誤解
3. ニューラルネットワークモデル構築の実演
   簡単・複雑な関係性の学習と推定、直交表を応用した学習データ、推定問題の対処法
4. 【事例1】設計・材料・生産条件統合の予測式構築
   電磁石コイルの自動開発事例、データ増殖技術、試作レス開発環境の構築
5. 【事例2】加工状況データからの検査機レス検査技術
   溶接の全数検査化、仮想検査技術、品質トレンド・設備モニタリング
6. 【事例3】MTシステムによる未知異常検知技術
   エンジン異常音の官能検査自動化、MT法の基礎、異常モニタリング・予防保全

講師

福井 郁磨 氏（MOSHIMO研 代表）

オムロン、パナソニック、東レ、LG Electronics等で約30年にわたりAI応用技術・品質工学・実験計画法の研究開発に従事。年間受講者1000人超の「初学者でもわかりやすい解説」と定評のある講師。

開催情報

開催日時

2026年3月13日（金）10:00～17:00

アーカイブ

2026年3月16日（月）～3月22日（日）

受講料

60,500円（税込）

主催

サイエンス＆テクノロジー

配布資料

PDFデータ（印刷可・編集不可）