最新事例で学ぶ
～設計プロセスにおける生成AIの効果的な活用法
＃設計＃CAD＃CAE＃FMEA＃生成AI
0.5日間（3時間）
最新事例で学ぶ～
設計プロセスにおける生成AIの効果的な活用法
適用範囲の急拡大を見せている生成AI。設計・製造現場においてもその活路を見出すことは急務となっています。
本セミナーでは、コードインタープリター機能を使った強度解析の例やエクセルとの連携による業務効率化など、設計現場における生成AIの活用事例を動画によるデモンストレーションを交えながら、多数ご紹介します。現在の生成AIで出来ること、また活用のための考え方や環境構築などを含めて、設計現場における生成AI活用のヒントが満載の内容です。
| 担当講師 | 田口技術士事務所 田口宏之氏 |
| 対象者 | ・デジタル技術（CAD,CAEなど）を利用している設計者及び当該部門の管理職の方 ・設計プロセスにおいて生成AIの活用を考えている方/取り組まれている方 ・DX推進担当者、AI関連推進/担当者 ・生成AIに興味のある方 |
| 講座レベル | 入門/基礎 |
| 講座形態 | 座学 |
タイムテーブル（13時～16時）
| 内容 | |
| ①設計現場における生成AIの現状と前提条件 | 1.1 AIの概要と生成AIの特徴 1.2 設計現場における生成AI活用の現状 1.3 生成AIを活用するための考え方 |
| ②普段の設計業務で生成AIを活用しよう | 2.1 フレームワークが得意な生成AI 2.1.1 不具合原因を5M1Eで分析 2.1.2 自社の事業をSWOT分析 2.1.3 自社製品の品質を狩野モデルで検討 2.1.4 TRIZを使ってアイデア出し など 2.2 「気づき支援ツール」として使って設計トラブルを減らす 2.2.1 FMEAの故障モードを漏れなく抽出 2.2.2 画像から不具合原因を推測 2.2.3 特定サイトの情報を使って気づきを得る 2.2.4 評価試験結果の数値をスマホで分析 など 2.3 外部データを使って設計を高度化する 2.3.1 niteの製品事故データを使ってリスクを低減 2.3.2 Deepreserch機能を使って情報分析 2.3.3 白書、論文、特許などを使ってアイデア出し など 2.4 自社データを使って設計を高度化する 2.4.1 自社データ活用の前提条件 2.4.2 ファイルをアップロードして使う 2.4.3 クラウド上のデータを指定して使う 2.5 NotebookLMでハルシネーションをなくす 2.5.1 自社データのみから回答する仕組みを構築 2.5.2 特定分野の情報を大量にアップロードすると・・・ 2.5.3 「創業者ならどう考えるだろう？」を実現 など |
| ③スプレッドシート・Excelと生成AIの連携 | 3.1 スプレッドシート・Excelで生成AI活用を活用するための方法 3.2 設計業務における活用例 3.2.1 安全設計手法（フェールセーフ、フールプルーフ）のアイデア出し 3.2.2 危険源リスト（ハザードリスク）でリクスを把握 3.2.3 製品の使われ方の推測 3.2.4 危険源リスト（ハザードリスク）でリクスを把握 3.2.5 FMEAに生成AIを組み込む 3.2.6 なぜなぜ分析で根本原因を探る 3.2.7 報告書のフォーマットとして使う 3.2.8 様々なデータを分析 など |
| ④コードインタープリター機能 | 4.1 コードインタープリター機能とは 4.2 コードインタープリター機能を設計業務に活用するための前提条件 4.3 設計業務における活用例 4.3.1 強度解析 4.3.2 信頼性の評価 4.3.3 伝熱計算 4.3.4 音響解析 4.3.5 品質管理（QC7つ道具：パレート図、ヒストグラムなど） 4.3.6 3DCADのアドインのコード作成 4.3.7 MATLAB／Excelのマクロのコード作成 4.3.8 Arduino／Raspberry Piのコード作成 など |
| ⑤まとめと質疑応答 |