セミナー
設計・製造現場で使える
【AIエージェント】活用ハンズオン
― Google Colab×LLMで自動設計支援・現場支援・AIチャットツールを実際に構築 ―
開催主旨
普段の生活やビジネスシーン、さらに学校教育の現場でも AI はすでに活用されていると思います。IT技術の進化のスピードはとにかく速く、その精度や生成されるコンテンツは進化し続けています。AI界隈の最新キーワードは 「AIエージェント」 。皆様も 「AI エージェント」 が組み込まれたシステムを知らず知らずに利用しているかもしれません。
本セミナーでは、AI エージェント を活用するための入門講座です。AI の概要を知り、AIの業務活用をハンズオントレーニングで体験していただきます。さらに AI エージェント からツールを作り、自らの業務を効率化していくための初級講座を体験いただきます。
ITベンダーはモノづくりの専門家ではないので、業務内容や要望、欲しいシステム仕様を正確に伝えるだけでも一苦労です。
「ベンダーに本格的にAI・自動化を相談する前に、まずは自分たちで予算も手間も最小にAIツールやシステムを試作してみたい…」 という声にお応えします。
本セミナーでは、Google Colabと大規模言語モデル(LLM)とRAG(検索拡張生成)を活用し、製造業向けの簡易自動設計支援ツール、製造現場支援システム、AIチャットツールを実際に作成します。
Pythonの基礎・Google Colabの操作からスタートし、プログラミング経験が浅い方でも理解できるようステップバイステップで進行します。
AIエージェント は、定期的なデータ処理や報告業務を題材に、JinbaflowなどのノーコードAIツールやChatGPTを使って、AIが自動的にツールやスクリプトを生成し、作業を大幅に簡略化する仕組みを実際に構築していただきます。
「まずはコストを抑え、現場レベルでAI活用・自動化の第一歩を踏み出したい」
そんな方に最適な講座です。
ぜひご活用ください。
受講対象者
・製造業のエンジニア・技術者
・製品開発・品質保証部門の担当者
・製造業向けDX推進担当者
習得可能知識
・大規模言語モデル(LLM)を製造現場で活用するための実践スキル
・Google Colabを活用した開発手法を、その日から実務で使える形で習得
・オフライン環境でも利用できるAIチャットツールの設計・開発ノウハウ
・RAG(検索拡張生成)を用いた業務マニュアルQ&Aシステムの実装手法
・AIエージェントを活用した、反復作業自動化ツールの設計・構築スキル
【ご確認いただきたい事項】
●ノートPCのご持参をお願いいたします。この場合、ノートPCは無線LAN(Wi-Fi)を利用可能であることが必要です。ノートPCのご持参が難しい場合は事務局より貸与いたしますので、事前にお知らせください。※台数に限りがあります。
●参加時に使用されるPCは、以下の条件・環境を満たす必要があります。
○CPU:Intel Core i3以上、メモリ:8GB以上、OS:Windows 10
○ブラウザ:Chrome またはEdge(いずれも最新版)
○Python をインストールできる PC
○Google Colab を使用できる環境(ブラウザでアクセス可能であること)
○ChatGPT・Jinbaflow を利用できる環境(アクセス制限がないこと)
※本セミナーでは、一部でツールのインストールや外部サービスの利用が必要となります。所属企業のセキュリティポリシーに抵触しないPCをご持参ください。
●受講までにGoogleアカウントの事前作成などが必要となります。
●AIチャットツールを使用してやり取りしたい学習データの準備が可能であればお持ちください。(例えば操作マニュアル、公開決算情報。オンライン公開可能な情報に限ります。外部(Google Drive)へアップロードします。)
概要
| 日時 | 2026年 2月 13日(金) 10:00~17:00 (9:30 受付開始 休憩12:30~13:30) |
|---|---|
| 会場 | 日刊工業新聞社 東京本社 セミナールーム ※会場には受講者用の駐車場が有りません。必ず最寄りの公共交通機関でご来場ください。 ※当日の録音・録画は固くおことわり申し上げます。 |
| 受講料 | お一人様:48,400円(資料含む、消費税込) 受講にあたり |
| 主催 | 日刊工業新聞社 |
| 問い合わせ先 | 日刊工業新聞社 総合事業本部 事業推進部(セミナー係) TEL: 03-5644-7222 FAX: 03-5644-7215 E-mail : j-seminar@media.nikkan.co.jp TEL受付時間:平日(土・日・祝日除く) 9:30-17:30 |
| FAX申込みについて |
講師
会場アクセス
-
日刊工業新聞社 東京本社
セミナールーム
中央区日本橋小網町14ー1
住生日本橋小網町ビル - セミナー会場案内図
プログラム
| 1. オープニングセッション |
| 1-1 会社・講師の自己紹介 1-2 本講座の目的と概要 1-3 AIの歴史 1-4 機会学習・ディープラーニングとは 1-5 データから学習するとは |
| 2. ディープラーニングの基礎 |
| 2-1 統計処理と表裏一体 2-2 どれぐらい似ているか 2-3 画像、文字でのそれぞれの認識 |
| 3. LLMの基本的な仕組み |
| 3-1 LLMとは 3-2 具体例 |
| 4. GPUについて |
| 4-1 GPUの基礎 4-2 モデル学習におけるGPUの役割 |
| 5. AIチャットツール |
| 5-1 オフラインAIチャットツールとは 5-2 よく使われるモデルの紹介 5-3 実演 |
| 6. Google Colab使ったLLMを用いたAIチャットツール作成 ハンズオントレーニング |
| 6-1 Google Colabとは 6-2 LLMを用いたAIチャットツール作成の流れと活用ポイント 6-3 簡易自動設計支援ツールの作成 6-4 製造現場支援システムのプロトタイプ作成 6-5 AIチャットツールの作成とユーザーインターフェース実装 6-6 LLM+RAGを使用した検索拡張方チャットの構築 |
| 7. 生成AIの基礎解説 |
| 7-1 生成AIとは 7-2 世の中で使われている様々な生成AI 7-3 生成AIでできること、できないこと 7-4 自分たちで利用するには |
| 8. 生成AIの活用 |
| 8-1 どの分野で利用が可能か 8-2 成果物は誰のものか |
| 9. AIエージェントの基本と事例紹介 |
| 9-1 AIエージェントの定義 9-2 現場での活用事例 9-3 AIエージェントを構築する基本 |
| 10. Jinbaflowを使用したツール作成ハンズオントレーニング |
| 10-1 Jinbaflowについて 10-2 Jinbaflowを使用してノーコードでツール作成 |
| 11. ChatGPTを使用したツール作成ハンズオントレーニング |
| 11-1 自分のPCを使用したツール作成について 11-2 Pythonについて 11-3 ChatGPTを使用してツールを作成、質問方法について 11-4 ChatGPTを改善パートナーにする方法 |
| 12.AIエージェントを使用するうえでの注意点 |
| 13.質疑応答 |





