オンデマンドウェビナー

研究開発・生産技術におけるAI活用、要約だけでは足りない理由

単なる効率化にとどまらず、意思決定に使える情報活用を実現するための考え方とアプローチを解説します。

所要時間：30分

研究開発や生産技術の現場では、論文、仕様書、規制文書、試験結果など、重く複雑で、解釈や見落としが許されにくい情報をもとに判断が行われています。

こうした業務で必要なのは、一般的な生成AIのような要約や外部知識の補完ではなく、原文に忠実な情報抽出、対象となる文書の範囲に基づいた一貫した情報整理、さらに判断に必要な情報群へ素早く辿り着けることです。

本講演では、複雑な技術文書を扱う実務を前提に、文書構造の理解、情報の範囲を限定した整理、そして単一の答えではなく、その周辺にある判断材料一式にアクセスできる状態をどのように実現するかという観点から、AIに求められる要件を整理します。

単なる効率化にとどまらず、意思決定に使える情報活用を実現するための考え方とアプローチを解説します。

このWebinarで学べること

• 技術文書に特化したAIに求められる要件の整理
• 原文忠実な情報抽出と、文書スコープを限定した情報整理の手法
• 判断材料一式にすばやくアクセスできる情報環境の設計
• 効率化を超えた、意思決定に直結するAI活用の考え方

こんな方におすすめ

• 論文・仕様書・規制文書などを日常的に扱う研究開発・生産技術部門の方
• AIを導入したが「要約しか返ってこない」と感じている現場担当者・リーダー
• 製造・化学・医療機器など、解釈ミスがリスクに直結する業種で働く方
• 技術系業務へのAI適用可能性を見極めたいDX推進・情報システム担当者