AI活用が急速に広がる一方で、製造業やCAE分野では「大量データが存在しない」「実験や解析に時間とコストがかかる」といった現実的課題があります。
本セミナーでは、少数データ環境でも有効なAI技術として注目される「ベイズ最適化」「代理モデル」「ガウス過程回帰」などの考え方を、最適化数学の基礎から分かりやすく解説します。
さらに、振動・制御・異常検知・実験最適化などへの応用事例を通じて、“物理理解”と“技術判断”を重視した実務的AI活用法を学びます。
こんな課題はありませんか?
- AIを導入したいが、十分なデータが存在しない
- CAE解析や実験に時間とコストがかかりすぎている
- AIや機械学習に興味はあるが、何から始めればよいか分からない
- ChatGPT型AIと製造業AIの違いがよく分からない
- 振動・制御・異常検知へAIをどう適用すればよいか悩んでいる
このセミナーの受講対象者
- 製造業・機械系企業の技術者・研究者
- CAE・シミュレーション業務に携わる方
- 振動・騒音・制御・実験評価に関わる方
- 少数データ環境でのAI活用法を学びたい方
- AI時代に必要となる最適化数学を学びたい方
セミナー概要
本セミナーでは、「AIには大量データが必要」という一般的イメージとは異なり、製造業・CAE・実験分野では“少ないデータでも実用的にAIを活用できる”という観点から、最適化数学を活用した少数データ対応型AIの基礎と実務活用法を分かりやすく解説します。
単なるAI理論ではなく、製造業特有の「実験回数が少ない」「解析コストが高い」「故障データが少ない」といった現実的課題に焦点を当てながら、振動・制御・異常検知などへの応用事例も交えて説明します。
- 少数データ対応型AIの基本原理
- ベイズ最適化・代理モデル・探索アルゴリズムの基礎
- CAE・実験・振動・制御へのAI応用事例
- AI活用で重要となる物理理解と技術判断
- 製造業における現実的なAI導入法
セミナープログラム
- 1.なぜ製造業では「大量データAI」が難しいのか?
~実務現場におけるAI導入の現実~
1-1 なぜChatGPT型AIのイメージだけでは製造業AIを理解できないのか?
1-2 製造業では「大量データ」が存在しないことが多い
1-3 不良データ・故障データが極端に少ない理由
1-4 実験・CAE・実測に膨大なコストと時間がかかる
1-5 製造業AIでよくある失敗事例
2.実は少ないデータでもAIは十分使える
~従来型AIと最適化数学型AIの違い~
2-1 「大量データAI」と「少数データAI」の違い
2-2 なぜ少ないデータでも予測・最適化が可能なのか?
2-3 従来技術とAIを融合するという考え方
2-4 製造業で重要となる“探索型AI”とは?
2-5 少数データAIが特に有効な技術分野
3.最適化数学とはそもそも何か?
~最小二乗法・探索の基礎・最適化数学にはいろいろな種類がある~
3-1 最適化とはそもそも何をする技術か?
3-2 最小二乗法の考え方と実務利用
3-3 局所解と大域解とは何か?
3-4 勾配法・遺伝的アルゴリズム・ベイズ最適化の違い
3-5 探索アルゴリズムとAIとの関係
4.少数データに強いAI技術
~ベイズ最適化・代理モデル・ガウス過程回帰~
4-1 ベイズ最適化とは何か?
4-2 なぜ少ない試行回数で最適解を探せるのか?
4-3 代理モデル(サロゲートモデル)の考え方
4-4 ガウス過程回帰の基礎イメージ
4-5 少数データAIのメリット・デメリット
5.実験・振動・制御へのAI活用事例
5-1 実験条件最適化へのAI活用
5-2 振動・騒音データ解析への応用
5-3 制御パラメータ調整へのAI利用
5-4 異常検知・予兆検知への応用
5-5 少数データAIが有効だった実務事例
6.AIを活用する際に重要となる“物理理解”と技術判断
6-1 AIだけでは解けない問題とは?
6-2 なぜ物理法則理解が重要なのか?
6-3 AI結果を鵜呑みにすると危険な理由
6-4 実務では「技術判断」が最重要となる
6-5 AI時代でも価値が高まるエンジニアとは?
7.製造業エンジニアのための実践的AI導入法
I7-1 まず何から始めればよいのか?
7-2 既存データをどう整理・活用するか?
7-3 Excel・Python・CAEとの連携方法
7-4 小規模テーマから始めるAI導入法
7-5 AI導入で失敗しないためのポイント
8.質疑応答
このセミナーで得られる主な成果
- 少数データ環境でもAIを実務へ活用するための考え方と具体的方法が理解できる。
- 製造業・CAE・振動・制御分野における現実的なAI導入イメージを習得できる。
受講に必要な予備知識
- 大学理工学部の一般教養レベルの数学および力学の基礎知識があることが望ましいですが、これらの知識がない場合でも、本質と重要ポイントが理解できるように丁寧に解説します。
特典:メールまたはZoomで対応
- このセミナーの内容についての無料質問対応(ご受講終了日の翌日から15日間)
- 振動分野でお仕事でお困りのことに対して無料技術コンサルティング(ご受講終了日の翌日から15日間)
受講日・受講期間
- 年中開催(オンデマンドセミナー)
- 自分のタイミングで3日間ご視聴いただけます。
お申込み後に表示されるフォームの最下部「当社(アイトップ社)へのお問合せ・連絡事項・確認事項などについてはここにご記入下さい。」欄に、ご希望の視聴日(連続した3日間、土日・祝日を含めても可)をご記入ください。
なお、ご希望日程には可能な限り調整いたしますが、可否につきましては後日当社よりご連絡いたします。
録画年度 & 録画時間
- 2023年~2026年収録版のいずれかを配信 & 約5時間
受講料
- キャンペーン受講料: 38,000円(PDFテキストなど全てを含みます。従来45,000円)
- 当社は、免税事業者を選択しております。
- 当社の方針により、受講料に消費税は一切加算しておりません。そのため、受講者様にとっては常に「消費税分が割引」されたお得な価格となります。
- 請求書には「免税事業者である旨」を明記いたしております。
このセミナーについてのFAQ & 個人情報保護方針
講師
| 肩書 & 氏名 |
有限会社アイトップ 統括技術コンサルタント
日本騒音制御工学会認定技師
日本音響学会技術開発賞受賞
元名古屋大学大学院非常勤講師(留学生に英語で講義:2021~2024)
博士(工学) 小林英男 |
| 専門 |
AIを活用した振動・騒音技術および関連分野の理論・応用技術とその実践 |
| 実績 |
技術コンサルタントおよびセミナー講師として30年以上の実務経験と豊富な実績を持ち、日本各地の産業技術センター及び日刊工業新聞社主催のセミナーなどでも長年講師を務めてきました。 |
※上記のセミナープログラムなどは都合により多少変更されることがあります。