～ 今後AIはさらに活用が広がるが、その時人間は知をどのようにマネジメントしたらよいのか ～
CMCリサーチウェビナー【ライブ配信】 のご案内
開催日時：2024年8月7日（水）10：30～16:30
受 講 料：55,000円（税込） ＊ 資料付、プログラムコード付き ＊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）
パンフレット
※ 本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「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。
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講 師
倉地 育夫 氏 ㈱ケンシュー 代表取締役 工学博士
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
セミナーの趣旨
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、研究開発では、文書要約機能による科学論文の調査の効率向上が短期的成果として期待されている。その他、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、科学知識について獲得スピードが上がることや、R&Dの戦略・意思決定において調査を迅速化し効率向上などが指摘されても、生成系AIの登場で知識労働者の業務遂行における変革で生じた、「知」における人間の役割変化があまり論じられていない。例えば、形式知や優れた経験知は、今後AIの方が人間よりも迅速にかつ幅広い分野で活用され、専門家が不要になる可能性すらある。
本セミナーでは、業務遂行に必要な知のパラダイムシフトに関し、生成系AIが実現する未来を想定し、「AIを活用した問題解決法」として解説する。
解説を具体的に展開するために、生成系AIが誰でもわかるように解説した「電気粘性流体の耐久性問題」を事例に、１．この問題を科学的に解決した結果、２．データサイエンスを活用した問題解決結果、3．生成系AIによる問題解決結果を体験談とともに考察しながらセミナーを進行する。その他ノーベル賞の事例も含め、AIが如何に進歩しても、人間の知の役割が残り、AIと「友物」関係を形成して問題解決にあたる新パラダイムを提案する。
セミナー対象者
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
セミナーで得られる知識
生成系AIの活用の仕方、新時代の問題解決法、事業企画におけるAIの活用の仕方
プログラム
※ 適宜休憩が入ります。
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. 機械学習及び生成系AIの研究開発における活用例
2.1. データ駆動と生成系AI
2.2. 機械学習活用事例
2.3. 生成系AI活用事例
2.3.1. 各種情報調査
2.3.2. 文書作成代行
2.3.3. 各種文書の不備
2.3.4. 特許明細書案作成アシスト
2.3.5. Pythonプログラミングアシスト
3. AIを活用した業務遂行に潜む問題
3.1. 生成系AIが解説する電気粘性流体
3.2. 否定証明
3.3. 科学と技術
3.4. データサイエンスの問題解決力
3.5. データサイエンスと科学
4. アイデア創出法と生成系AI
4.1. コンピューター言語とオブジェクト指向
4.2. オブジェクト指向とアイデア創出
4.3. データとヒューリスティック
5. 生成系AIを活用した問題解決法
5.1. 日々の業務に問題解決力は必須
5.2. 非科学的なノーベル賞の受賞事例
5.3. 問題解決法で期待されるAIの役割
6. まとめ：知のマネジメント