「生成AIを入れれば技術継承は進む」——そう考えていた製造業の現場は、いま少なくありません。

しかし実際には、ベテラン技術者の判断基準やノウハウは個人の頭の中に留まったまま、退職とともに失われ続けています。図面や仕様書をLLMに渡しても回答は曖昧で、「製造業に合わないのか」「データの問題なのか」原因すら分からない。技術継承の課題は、ツール導入だけでは解決できない構図になっています。

その構図は「AIと共に知識をどう継承するか」という視点によって書き換えられています。

本セミナーでは、「チャンス発見学」を提唱し、KeyGraph®・データジャケット®など独自の枠組みを開発してきた東京大学大学院教授＿大澤幸生氏を招き、33年間にわたるAI研究の知見をもとに「LLMだけでは技術・知識の継承ができない理由」を解説します。

「Knowledge」から「knowing」へという視点の転換や、知識継承にAIを機能させるために必要な要件を体系的に整理し、人工知能学会功績賞など国内外30件超の受賞歴を持つ同氏が、学術的な裏付けと実践的な示唆を交えて示します。

「技術継承の最初の一手として何から着手すべきか」という行動論でクロージングする、製造業リーダー必見の60分です。