【中止】生成系AIを活用した実務における問題解決法

セミナー講師

倉地 育夫 氏　　㈱ケンシュー 代表取締役 工学博士

【講師経歴】　1977年3月　名古屋大学 工学部 合成化学科 卒業　1979年3月　 同大学院 工学研究科 応用化学専攻 博士課程前期修了　1983年4月　科学技術庁 無機材質研究所 留学（1984年10月まで）　1992年9月　学位取得（工学博士;私立中部大学）　1979年4月　ブリヂストンタイヤ入社（現; ブリヂストン）　1984年11月　ブリヂストン研究開発本部 復職　1991年9月　ブリヂストン 退社　1991年10月　コニカ 第四開発センター 入社（主任研究員）　1993年4月　福井大学 工学部 客員教授　1993年11月　コニカ 感材技術研究所 主幹研究員　1998年6月　 同社 MG開発センター 主幹研究員　2001年8月　 同社 中央研究所 所長付主幹研究員　2005年8月　コニカミノルタビジネステクノロジーズ 生産本部 　　　　　　　生産技術センター デバイス技術部 第3デバイスグループリーダー　2008年10月　同社 生産技術センター デバイス技術部 担当部長　2009年4月　同社 開発本部 化製品開発センター 機能部材開発部 担当部長　2011年3月　コニカミノルタビジネステクノロジーズ　定年退社（57歳）　2011年3月　ケンシュー設立 代表取締役社長　就任（現在に至る）

【受賞歴】　2000年5月　第32回　日本化学工業協会　技術特別賞　受賞　2004年5月　写真学会　ゼラチン賞　受賞　（その他 ブリヂストンの超高純度βSiC半導体技術が日本化学会化学技術賞　受賞

【活動】　高分子学会 代議員、高分子同友会 開発部会 世話人、日本化学会 代議員、日本化学会 産学交流委員会 シンポジウム分科会 主査、同委員長、日本化学会 春季年会 講演賞 審査委員長など、共著多数

セミナー受講料

55,000円（税込）＊ 資料、プログラムコード付＊メルマガ登録者　49,500円（税込）＊アカデミック価格　26,400円（税込）

★メルマガ会員特典2名以上同時申込で申込者全員メルマガ会員登録をしていただいた場合、1名あたりの参加費がメルマガ会員価格の半額となります。

★ アカデミック価格学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。申込みフォームに所属大学・大学院を記入のうえ、備考欄に「アカデミック価格希望」と記入してください。

受講について

• 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。　→ https://zoom.us/test
• 当日はリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
• タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
• お手元のPC等にカメラ、マイク等がなくてもご視聴いただけます。この場合、音声での質問はできませんが、チャット機能、Q&A機能はご利用いただけます。
• ただし、セミナー中の質問形式や講師との個別のやり取りは講師の判断によります。ご了承ください。
• 「Zoom」についてはこちらをご参照ください。

■ お申し込み後の流れ

• 開催前日までに、ウェビナー事前登録用のメールをお送りいたします。お手数ですがお名前とメールアドレスのご登録をお願いいたします。
• 事前登録完了後、ウェビナー参加用URLをお送りいたします。
• セミナー開催日時に、参加用URLよりログインいただき、ご視聴ください。
• 講師に了解を得た場合には資料をPDFで配布いたしますが、参加者のみのご利用に限定いたします。他の方への転送、WEBへの掲載などは固く禁じます。
• 資料を冊子で配布する場合は、事前にご登録のご住所に発送いたします。開催日時に間に合わない場合には、後日お送りするなどの方法で対応いたします。

セミナー趣旨

　ChatGPTの登場で生成系AIに注目が集まっている。これまでのニュースでAIの文書作成能力が報じられてきたが、汎用大規模言語モデル（LLM）の活用による論文生成能力や大量文書読み込み要約能力など既存の生成系AI機能について活用方法が出そろった。　さて、生成系AIがもたらす変化として、科学知識の獲得スピードが上がることや、R&Dの戦略・意思決定における調査の迅速化や効率向上などが指摘されても、引き起こされたイノベーションで生じる人間の役割変化があまり論じられていない。例えば、生成系AIは形式知や経験知を人間よりはるかに大量に幅広く学習している。そのため、問題解決シーンで専門家の役割が問われる可能性がある。　但し、現在の生成系AIは、知識量や処理スピードは人間の能力を超えるが、その動作は、文脈から次に来るであろう言葉を確率的に推定して知を処理していることが知られている。すなわち、人間らしい回答をしてくる生成系AIではあるが、人間と全く同じ思考をしているわけではなく、その利用においてハルシネーションが懸念されている。　本セミナーでは、生成系AIが実現する近未来に知のパラダイムシフトが起きることを想定し、すでに指摘されている問題を回避して実務の問題解決でうまく活用する方法を解説する。　抽象的な説明とならないように、技術で解決された「電気粘性流体の耐久性問題」を事例に、科学の方法とデータサイエンスによる方法、生成系AIを用いた仮想解決方法を実話をもとに比較しながらセミナーを進行する。その他ノーベル賞を受賞したiPS細胞ヤマナカファクターの発明事例も解説し、AIが今より進歩しても、問題解決シーンで常に必要とされる人間の知の役割があり、AIと「友物」関係を形成して問題解決を進める新パラダイムを提案する。

受講対象・レベル

　研究開発の実務に携わる全担当者及び管理者、事業企画に携わる担当者及び管理者

習得できる知識

　生成系AIの活用の仕方、新時代の問題解決法、新時代の企画立案方法

セミナープログラム

※ 適宜休憩が入ります。

1.　緒言　1.1.　コンピューターの登場と知識労働者　1.2.　AIの歴史と生成系AI　1.3.　トランスサイエンス　1.4.　コンピューターによる問題解決法とは　　2.　AIを活用した業務遂行に潜む問題　2.1.　生成系AIが解説する電気粘性流体　2.2 　否定証明　2.3.　科学と技術　2.4.　データサイエンスの問題解決力　2.5.　データサイエンスと科学　　3.　オブジェクトとしてのデータ　3.1.　データ駆動と生成系AI　3.2.　コンピューター言語とオブジェクト指向　3.3.　オブジェクト指向とPython　3.4.　オブジェクト指向とアイデア創出　3.5.　深層学習が最良とは限らない　　4.　生成系AIを活用した問題解決法　4.1.　日々の業務に問題解決力は必須　4.2.　アイデア創出法と生成系AI　4.3.　データとヒューリスティック　4.4.　非科学的なノーベル賞の受賞事例　4.5.　問題解決法で期待されるAIの役割　　5.　生成系AIを活用するヒント　5.1.　知識労働者とPython、そして生成系AI　5.2.　AIはプログラマーの「友物」　5.3.　生成系AI活用のヒント　　6.　まとめ：情報の時代