--- title: 第7回 エムニ オンラインセミナー description: "本ウェビナーでは、製造業DXの基盤となる画像認識AI、データ分析などを活用して「現場で何が起きているかを見る・知る」方法と、最新の生成AIを活用して「熟練者の知見を活かす」「業務プロセスを効率化する」方法を具体事例とともに解説します。\nコンピュータマインドからは、様々な産業分野での豊富なシステム開発経験 と、画像認識やデータ分析を含むDeep Learningの応用事例、およびDX推進における基盤技術の重要性についてご紹介します。\n エムニからは生成AIを活用し、ベテランも暗黙知を言語化して若手に技能伝承するAIインタビュアーやパテントマップを10分で作成し、最大99％のコスト削減を実現するAI特許ロケット、オンプレミスの独自開発LLM特許翻訳や無料デモの紹介を致します。\n画像認識AIと生成AI、それぞれの強みを理解し、組み合わせることで実現できる製造業DXの具体的なアプローチを学びたい方に最適なウェビナーです。" image: https://webinar.emuniinc.jp/hubfs/%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%83%93%E3%83%8A%E3%83%BC20250603-2.png --- [Go Back Up](https://webinar.emuniinc.jp/emuni-vol007-seminar#top) [Skip to Content](https://webinar.emuniinc.jp/emuni-vol007-seminar#body) ![ウェビナー20250603-2](https://webinar.emuniinc.jp/hs-fs/hubfs/%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%83%93%E3%83%8A%E3%83%BC20250603-2.png?width=1200&name=%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%83%93%E3%83%8A%E3%83%BC20250603-2.png "ウェビナー20250603-2") **製造業DXを加速するAI活用戦略 「画像認識」で現場を捉え 「生成AI」でナレッジを活用する** 本ウェビナーでは、製造業DXの基盤となる画像認識AI、データ分析などを活用して「現場で何が起きているかを見る・知る」方法と、最新の生成AIを活用して「熟練者の知見を活かす」「業務プロセスを効率化する」方法を具体事例とともに解説します。 コンピュータマインドからは、様々な産業分野での豊富なシステム開発経験 と、画像認識やデータ分析を含むDeep Learningの応用事例、およびDX推進における基盤技術の重要性についてご紹介します。 エムニからは生成AIを活用し、ベテランも暗黙知を言語化して若手に技能伝承するAIインタビュアーやパテントマップを10分で作成し、最大99％のコスト削減を実現するAI特許ロケット、オンプレミスの独自開発LLM特許翻訳や無料デモの紹介を致します。 画像認識AIと生成AI、それぞれの強みを理解し、組み合わせることで実現できる製造業DXの具体的なアプローチを学びたい方に最適なウェビナーです。 **プログラム対象者** ・製造業の経営層、DX推進担当者、工場管理者 ・生成AIや技術伝承に関心がある企業担当者 ・製造業が直面する情報検索の課題解決に興味のある方 開催日時　：2025年 6月 3日（火）12：00～13：00 申込締切　：2025年 6月 3日（火）11：00まで 参加費　　：無料 対象者　　：製造業のDXに関心のあるご担当者様 実施方法　：オンライン（Zoomウェビナー） 【個人情報の取り扱いに関しまして】 本応募フォームで取得した回答内容及び、 個人情報は株式会社コンピュータマインド及び株式会社エムニがお取り扱いいたします。 ※株式会社コンピュータマインドの個人情報取り扱いについて詳細はこちら [https://www.compmind.co.jp/privacy-policy/](https://www.compmind.co.jp/privacy-policy/) ※ 株式会社エムニのプライバシーポリシーについて詳細はこちら [https://www.emuniinc.jp/privacy-policy](https://www.emuniinc.jp/privacy-policy)   ### アーカイブ動画 視聴申込フォーム Online Seminar ## Timetable 6月 3日（火）12:00～13:00 1. Time 12:00 - 12:05 ### 冒頭ご案内 門前 一馬 　株式会社エムニ / マーケティングエンジニア 登壇者のご紹介 ウェビナーの進行説明 ・質疑応答について ・QAについて ・録音・録画などの撮影について ・カメラ及びマイクについて 2. Time 12:05 - 12:20 ### 製造業DXの基盤となるAI活用 ‐ 現場の「見える化」とデータ活用 古賀 直樹 　株式会社コンピュータマインド  　開発第２Gr. R&D推進室　室長 多様な産業分野でのシステム開発経験 を背景に、製造業における画像認識AI（Deep Learning） の役割について解説します。画像認識 (外観検査、物体検出、セグメンテーション 等) や時系列データ分析・異常検知 における活用事例を紹介し、AIによる現場の「見える化」がDX推進の重要な第一歩となることを示します。また、AIシステム開発における豊富なノウハウとワンストップでの支援体制 についても触れます。 3. Time 12:20 - 12:35 ### 生成AIで製造業務を変革：生成AI活用のトップ3事例 下野 祐太 　株式会社エムニ / 代表取締役CEO 本講演では、松尾研究所にて製造業向けのAI社会実装に従事した下野が、製造業における生成AIの最前線を走るエムニが、生成AI活用のトップ3事例を一挙紹介！ 1\) ベテランの暗黙知を高速ヒアリングで言語化し若手へ技能伝承する「AIインタビュアー」 2\) パテントマップを10分で作成し、調査コストを最大99％削減する「AI特許ロケット」 3\) 高セキュリティのオンプレ環境で動く独自LLM特許翻訳ソリューション。 ※1)と2) は無料デモで体験可能、導入のポイントとROI向上の秘訣を具体的に解説します。 4. Time 12:35- 13:00 ### クロストーク - **オンプレミス開発におけるメリット・デメリット。** 機密データを外部に出さない、工場内の写真自体が機密情報であったり、社内文書を絶対に外部に出せない製造現場でも、オンプレ環境で開発すればAIを工場内で完結運用でオンプレの利点と課題、ポイントについて意見を交わしていただきます。 - **オンプレミスにおけるエッジAIの利点と課題。** 画像AIではリードタイム・タクトタイムの制約でクラウドは不向です。ファンレスで発熱を抑える NVIDIA Jetson 等エッジデバイスが注目され、LLM 搭載を含むエッジ AI への期待も高まっています。エッジデバイスAIの性能・コストのトレードオフについて意見を交わしていただきます。 - **現場で本当に「使える」AIシステムを構築するための課題と解決策。** AIシステムにはアップデートが必要なケースがありますが、工場内や社内に担当者がおらずメンテナンスが滞りがちな課題があります。お客様が自走できる体制づくりやリテラシー向上を軸に、短期的な改善施策と長期的な運用戦略の双方から実務的な業務改善のポイントについて意見を交わしていただきます。   [ウェビナーに参加する](https://webinar.emuniinc.jp/emuni-vol007-seminar#top) --- ![下野 祐太](https://webinar.emuniinc.jp/hubfs/%E7%99%BB%E5%A3%87%E8%80%8501-Mar-12-2025-08-01-55-0258-AM.png "下野 祐太") ##### 下野 祐太 株式会社エムニ 代表取締役CEO 京都大学大学院エネルギー科学研究科応用科学専攻卒。(株)松尾研究所にて製造業向けのAI社会実装に3年間従事。IoTセンサーを活用した異常検知及び原因特定、外観検査の自動化、生産計画の最適化にPMとして取り組む。松尾研起業クエスト1期生。 ![登壇者02-May-13-2025-02-38-56-5972-AM](https://webinar.emuniinc.jp/hubfs/%E7%99%BB%E5%A3%87%E8%80%8502-May-13-2025-02-38-56-5972-AM.png "登壇者02-May-13-2025-02-38-56-5972-AM") ##### 古賀 直樹 株式会社コンピュータマインド ##### R&D推進室 室長／ 研究開発部門責任者 製造業向け外観検査の自動化を牽引し、深層学習による異常検知と組み込み・エッジAIを専門とする。現場課題に根ざした研究開発を統括し、産学双方を橋渡しする立場から実践的なAI活用事例を発信。技術誌 Interface への寄稿などを通じて最新動向を共有している。 --- [![logo\_White\_横](https://webinar.emuniinc.jp/hubfs/logo_White_%E6%A8%AA.svg "logo_White_横")](https://www.emuniinc.jp/) [お問い合わせ](https://www.emuniinc.jp/contact) [資料ダウンロード](https://www.emuniinc.jp/document_download) Copyright ©  All right reserved by エムニ