ものづくりのためのIoT活用コース

【配信時間：約7時間30分】
IoT／AIを活用し、ものづくり企業の現場改善、工場の生産性向上、既存ビジネス革新や新規ビジネス構築などを推進するにあたって、以下のようなご要望をお持ちではないでしょうか。

IoT／AIの活用プロジェクトを成功させるためには、以下の標準知識をを関係者で共有することが重要です。
（1）IoT／AI基礎、産業への適用
（2）IoT／AI人材の育成方法
（3）IoT／AI人材の学習体系
（4）IoT／AI人材のプロジェクトの進め方
これらを理解しないまま、IoT／AIの導入プロジェクトを推進して、プロジェクトが頓挫したケースも珍しくなく、成果に結びつかないばかりか、多くのコストが無駄になります、
また、場当たり的にIoTの研修やセミナーを受講すると人材育成の効果が出ないばかりか、多くの無駄な時間が生じます。
本コースはIoT／AIを活用し、ものづくり企業の現場改善、工場の生産性向上、既存ビジネス革新や新規ビジネス構築などを実践したい方およびそのチームメンバーの方のためのコースです。
本コースは、「ものづくりのためのIOT活用シリーズ(1)～(4)」の4本のセミナーを、まとめてご受講いただけるコースです。
シリーズ（1）では、
「IoT／AI基礎、産業への適用」のもと、IoT／AIの初めの一歩として、IoT／AIの全体像の理解と事例を交えて必須となる知識を学びます。

シリーズ（2）では、
「IoT／AI人材の育成方法」のもと、社内のIoT／AI人材の育成方法と必要なスキル（技術、マネジメントなど）を理解したい方を対象とし、組織強化に繋げる人材育成について必須となる知識を学びます。

シリーズ（3）では、
「IoT／AI人材の学習体系」のもと、主にモノづくり企業の研修やセミナーなどのIoT／AI人材に対する学習体系を理解し、構築したい方を対象に講義をいたします。

シリーズ（4）では、
「IoT／AIのプロジェクトの進め方」のもと、モノづくり企業がIoT／AIプロジェクトを進める上で生じる落とし穴の対応方法、必要なノウハウを学びます。

本コースでは、コンサルタントとしても、数多くのIoT導入やスマート工場の推進に関わり、IoT／AIプロジェクトマネジメントに精通した講師がわかりやすく解説いたします。
IoTの導入に際して確かな「軸」を持って貢献していくために必須のテーマです。

以下に該当する方々には特にお勧めします

• 生産現場でIoT導入を考えている方々
• 生産管理部門担当者、生産技術部門担当者
• IT、情報システム部門担当者
• 製造部門担当者、工場運営担当者、工場長
• 経営企画、営業部門担当者
• サプライチェーン構築担当者
• 製造業の管理者（マネジャー）で人材育成を考えている方
• 製造業の人事部で教育を担当する方

なお、配信期間内はくり返し視聴ができ、視聴途中の続きから視聴できるため、すきま時間を使った学習が可能です。

こんな課題に対応します

• 研修に参加するスケジュールの確保が難しい
• 会場手配などの準備がむずかしい（パソコン／スマホ／タブレットがあれば受講が可能です）
• 社内スキルの標準化を図りたい

プログラム

シリーズ(1)　IoT／AI基礎、産業への適用

1．DX時代のデータ分析の重要性

• データ分析に関連する流れ
• データサイエンティスト
• 進化するデジタル経済とその先にあるSociety 5.0
• デジタル時代の競争

2．第4次産業革命とIoT／AI

• 第4次産業革命とは？
• IoT（Internet of Things）とは？
• IoTとは？
• IoT／AI時代で重要な仕事
• IoT時代の競争戦略
• 海外製造業の取組の特徴

3．IoTの構成要素と関連技術

• IoTの段階
• ハード／ソフト／サービスとIoT
• IoTのビジネス／テクノロジーレイヤ
• IoTのビジネス／テクノロジーレイヤ（事例）

4．AI（人工知能）の本質と活用のポイント

• 分析／AI（人工知能）（歴史）
• 分析／AI（人工知能）
• AI（人工知能）／機械学習の流れ
• AI（人工知能）7原則
• AIの関係
• ディープラーニングの応用（産業への適用）
• AI利活用ガイドライン

5．スマート工場とは？あるべき姿は？

• IoTによる生産現場改善
• リアルタイムマネジメントとは？
• ソリューションの流れ
• IoT活用方法纏めシート
• セキュリティで重要なこと
• IoTのセキュリティの開発モデル

シリーズ(2)　IoT／AI人材の育成方法

シリーズ第2：IoT／AI人材の育成方法

1．IoT／AI人材の育成の考え方

• IoT／AI人材の育成に必要な要素

2．AI時代の人材育成の戦略

• AI戦略
• AI戦略：教育改革
• 新学習要領などの変化

3．DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進指標

• 「DXガイドライン」の構成
• 「DX推進指標」の構成
• 「DX推進指標」：定性指標における成熟度
• 「DX推進指標」：DX推進枠組み（定性指標）
• 「DX推進指標」：競争力強化到達（定量指標）
• 「DX推進指標」：DX推進取組み（定量指標）
• 「DX推進指標」：ITシステム構築（定性指標）
• 「DX推進指標」：ITシステム構築（定量指標）

4．企業での人材育成事例

• 大手総合化学メーカーの取組み
• エンジニアリング会社の取組み

5．IoT技術ロードマップ

• IoT技術ロードマップ（1）
• IoT技術ロードマップ（2）
• IoT技術ロードマップ（3）

6．IoTスキルマップ

• IoTスキルマップ（1）
• IoTスキルマップ（2）
• IoTスキルマップ（3）
• IoTスキルマップ（4）
• IoTスキルマップ（5）
• IoTスキルマップ（6）
• IoTスキルマップ（7）
• IoTスキルマップ（8）
• IoTスキルマップ（9）
• IoTスキルマップ（10）
• IoTスキルマップ（11）
• IoTスキルマップ（12）
• IoTスキルマップ（13）
• IoTスキルマップ（14）
• IoTスキルマップ（15）

7． 他社でのIoT／AI導入事例の分析方法

• スマートファクトリ事例（1）
• スマートファクトリ事例（2）
• スマートファクトリ事例（3）
• スマートファクトリ事例（4）
• スマートファクトリ事例（5）
• ディープラーニングによる化学プラントの品質予測
• IoT活用方法纏めシート（1）
• IoT活用方法纏めシート（2）
• IoT活用方法纏めシート（3）

8．具体的事例による演習方法

• 事例演習について
• 演習1：IoT活用による生産改善
• 演習2：製造現場の改善（改善テンプレート使用）
• 演習3：スマート工場による改革演習
• 演習4：IoTセキュリティ問題の検討

シリーズ(3)　IoT／AI人材の学習体系

シリーズ第3：IoT／AI人材の学習体系

1．IoT／AIを学習するための考え方

• IoT／AI人材の育成に必要な要素
• IoT／AIを学習するための考え方
• スキルフレームワーク：ITSS（1）
• スキルフレームワーク：ITSS（2）
• 情報処理技術者試験（IPA)
• スキルフレームワーク：ITSS＋（プラス）
• 組込み（制御）ソフトウェア技術者養成講座（1）
• 組込み（制御）ソフトウェア技術者養成講座（2）
• AI開発人材のレベル
• IoT／AI学習体系のサンプル

2．ものづくり企業のIoT人材育成に必要な学習体系

• 当学習の目的
• 当学習の概要（1）
• 当学習の概要（2）
• 当学習の概要（3）
• 「学習①IoTの導入・活用」の目的（1）
• 「学習①IoTの導入・活用」の目的（2）
• 「学習①IoTの導入・活用」のカリキュラム（1）
• 「学習①IoTの導入・活用」のカリキュラム（2）
• 「学習①IoTの導入・活用」のカリキュラム（3）
• 「学習②スマート工場」の目的（1）
• 「学習②スマート工場」の目的（2）
• 「学習②スマート工場」のカリキュラム（1）
• 「学習②スマート工場」のカリキュラム（2）
• 「学習②スマート工場」のカリキュラム（3）
• 「学習②スマート工場」のカリキュラム（4）
• 「学習③IoTビジネス設計」の目的（1）
• 「学習③IoTビジネス設計」の目的（2）
• 「学習③IoTビジネス設計」のカリキュラム（1）
• 「学習③IoTビジネス設計」のカリキュラム（2）

3．RPA（Robotic Process Automation）の活用学習

• RPAの活用学習（1）
• RPAの活用学習（2）
• RPAの活用学習（3）
• RPAの活用学習（4）

4．パソコン実習によるデータ分析／AIハンズオン学習体系

• パソコン実習によるデータ分析／AIハンズオン学習（1）
• パソコン実習によるデータ分析／AIハンズオン学習（2）
• パソコン実習によるデータ分析／AIハンズオン学習（3）
• パソコン実習によるデータ分析／AIハンズオン学習：基礎編（1）
• パソコン実習によるデータ分析／AIハンズオン学習：基礎編（2）
• パソコン実習によるデータ分析／AIハンズオン学習：基礎編（3）
• パソコン実習によるデータ分析／AIハンズオン学習：基礎編（4）
• パソコン実習によるデータ分析／AIハンズオン学習：中級編（1）
• パソコン実習によるデータ分析／AIハンズオン学習：中級編（2）
• パソコン実習によるデータ分析／AIハンズオン学習：中級編（3）
• パソコン実習によるデータ分析／AIハンズオン学習：応用編（1）
• パソコン実習によるデータ分析／AIハンズオン学習：応用編（2）
• パソコン実習によるデータ分析／AIハンズオン学習：実践編（1）
• パソコン実習によるデータ分析／AIハンズオン学習：実践編（2）

5．プラント運転・保安IoT／AI人材育成講座

• 人材育成：「プラント運転・保安IoT／AI人材育成講座」の開発
• プラント運転・保安IoT人材育成スキル標準
• プラント運転・保安IoT人材育成スキル標準：専門分野とスキル
• プラント運転・保安IoT人材育成スキル標準：レベルの定義
• 第四次産業革命スキル習得講座
• 「プラント運転・保安IoT／I人材育成講座」
• 化学プラントでのIoT／AIの活用
• 保安分野でのデータ活用に向けて

6．AI（人工知能）／ディープラーニング特化学習

• AI／ディープラーニング特化学習（1）
• AI／ディープラーニング特化学習（2）
• AI／ディープラーニング特化学習（3）
• AI／ディープラーニング特化学習（4）
• AI／ディープラーニング特化学習（5）

7．DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進学習

• DXの推進学習（1）
• DXの推進学習（2）
• DXの推進学習（3）
• DXの推進学習（4）
• DXの推進学習（5）
• DXの推進学習（6）

シリーズ(4)：IoT／AI人材のプロジェクトの進め方

1．推進の5つの壁

• 推進の5つの壁
• IoT時代の差別化＆推進戦略（AIの活用）
• AI活用成功のポイント

2．社内の体制をどうするか？

• IoT／AI推進の実態
• IoTの3つのステップとは？（1）
• IoTの4つのステップとは？（2）
• IoT時代における組織体制の考え方
• IoTの新たな組織形態（1）
• IoTの新たな組織形態（2）
• CDO（Chief Digital Officer）の役割
• カルチャー・トランスフォーメーション
• SIerとの付き合い方
• IoT化推進体制（SIerとの役割分担例）
• AIシステム会社（ベンダー）と交渉する時のポイント

3．チームとして纏まるためには？

• IoTのマネジメント手法
• IoT推進の課題検討（1）
• IoT推進の課題検討（2）
• IoT推進の課題検討（3）

4．推進のための流れ：テンプレートの紹介

• 製造現場の改善テンプレート（1）
• 製造現場の改善テンプレート（2）
• 製造現場の改善テンプレート（3）
• 製造現場の改善テンプレート（4）
• 製造現場の改善テンプレート（5）
• 製造現場の改善テンプレート（6）
• 製造現場の改善テンプレート（7）
• スマート工場構築テンプレート（1）
• スマート工場構築テンプレート（2）
• スマート工場構築テンプレート（3）
• スマート工場構築の流れ

5．スマート工場プロジェクト計画書

• スマート工場構築プロジェクト計画書（1）
• スマート工場構築プロジェクト計画書（2）
• スマート工場構築プロジェクト計画書（3）

6．スマート工場要件定義書

• スマート工場構築要件定義書（1）
• スマート工場構築要件定義書（2）

7．IoTビジネスモデル構築テンプレート

• IoTビジネスモデル構築テンプレート

テキスト・理解度テストについて

テキスト、理解度テストはセミナーによって有無が異なります。
詳細はパンフレットをダウンロードいただきご確認ください。
https://event.jma.or.jp/online_pamphlet_dl

法人申込みについて

お申込み後、管理者ID/視聴(受講者)ID、パスワードを返信メールに記載してお送りいたします。
受講者へ、ログインID、パスワードご案内をお願いいたします。

管理者機能について

法人でお申込みをいただいた場合、管理者（教育ご担当者）用IDを1ID発行いたします。
管理者は、全受講者の学習状況の進捗を確認できます。

本コースの視聴期間

申込日から6ヵ月間＋おまけ1ヶ月（合計7ヶ月）
例：2022年8月1日申込の場合 視聴期間は2023年3月1日までとなります。
※視聴期間は日本時間で設定されています。

参加料

本コースの参加料