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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～
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「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。
アメリカ開催時間(Central Time)
●07/29 19:00 - 19:45
●07/30 19:00 - 19:45
●08/02 19:00 - 19:45
こんな課題を持つ方におすすめ
01
AIの判断を無条件には信じられず、導入の一歩を踏み出せずにいる方
02
AIのアウトプットを全て人がレビューする体制に限界を感じている方
03
失敗時のリコールや後工程への影響を考え、AI活用の対象工程を広げられずにいる方
04
AI活用を「プロンプトの工夫」止まりで終わらせず、業務設計全体で捉え直したい方
05
自社の業務データ・工程データを活かしたAI活用の具体的な着手点を探している方
アジェンダ
01
AIは怖い ― その不安の正体を言語化する
02
そもそもAIとは何か ― 機械学習・生成AIの基礎整理
03
「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
04
「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
05
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., USA Business 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。
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