製造業AI活用の幅を広げるには？～キャディが提案する、業務設計のためのフレームワーク～

「AIは便利」だとわかっていても、いざ現場に導入するとなると足がすくむ。
そう感じている製造業の意思決定層は少なくありません。
「AIの判断を無条件には信じられない」「間違えたときのリカバリーコストが大きすぎる」という不安が、導入の一歩を止めています。
しかし、その構図は「予測可能性」と「失敗コスト」という二軸で業務を整理し直すことで書き換えられつつあります。
本セミナーでは、CADDi Co., Ltd., USA（Chicago）にてBusiness Development Managerを務める川島友花里が登壇。
受発注・倉庫入出荷・在庫管理・採用・サイバーセキュリティなど多岐にわたる業務ドメインでオペレーション構築・運用実装を手がけてきた実務知見をもとにAI活用の幅を広げるための業務設計フレームワークを体系的に整理します。
「レビュワー」から「オーケストレーター」へAI活用者としての立ち位置をどう変えていくか。
参加するなら何から着手すべきかという行動論に踏み込む製造業リーダー必見の45分です。

アジェンダ

AIは怖い ― その不安の正体を言語化する
そもそもAIとは何か ― 機械学習・生成AIの基礎整理
「人がレビューすればいい」で本当に済むのか ― マネジメント対象の広がり
「予測可能性×失敗コスト」で考えるAI活用マネジメントのフレームワーク
レビュワーからオーケストレーターへ ― 自動化を拡張する2つの戦略と次の姿

登壇者

川島友花里

CADDi Co., Ltd., USABusiness Development Manager

現在、CADDi Co., Ltd., USA (Chicago)にてマーケティングおよび営業オペレーションをリードこれまで受発注、倉庫⼊出荷、在庫管理、営業、採⽤、サイバーセキュリティなどの多岐に渡るドメインにて、オペレーション構築‧運⽤実装を中⼼に経験

製造業AI活用の幅を広げるには？～キャディが提案する、業務設計のためのフレームワーク～

こんな課題を持つ方におすすめ

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