製造業のAIセーフティとは?品質評価とリスク対策を解説する無料ウェビナー開催

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ウェビナーの主要テーマ

本ウェビナーでは、製造業が直面するAI活用の主要なリスクとその評価手法、さらにはセキュリティ要件について、両社の専門知識に基づき実務的な観点から解説されます。特に、以下の論点に焦点を当てて議論が進められる予定です。

  • 品質リスク: 生成AIが事実と異なる情報を生成する「ハルシネーション」や、特定の傾向に偏った出力を行う「バイアス」といった課題、RAG(Retrieval-Augmented Generation)精度の改善策。

  • セキュリティリスク: データ越境や情報漏洩といった、製造業において特に重要度の高いセキュリティに関する懸念。

  • 法規制とガイドライン: EU AI法およびAI事業者ガイドラインへの対応、ログ管理を含む評価体制の構築方法。

  • 技術選定と導入事例: オンプレミスLLMとクラウド環境の選定ポイント、製造業特有のセキュリティ要件に対する実際の導入事例。

さらに、Elithが提供するAIリスクマネジメントツール「GENFLUX」を用いた安全性・品質検証の実例が紹介され、現場で成果を生み出すための評価指標設計や運用上の注意点についても深く掘り下げられます。これにより、参加者は製造現場でAIを安心・安全に活用するための実践的な知見を得られるでしょう。

ウェビナー告知画像

開催概要

  • タイトル: AIを安全に使いこなすための品質評価とリスク対策

  • 日時: 2026年1月15日(木)12:00〜13:00

  • 申込締切: 2026年1月15日(木)11:00

  • 参加費: 無料

  • 形式: オンライン(Zoomウェビナー)

  • お申し込み: https://webinar.emuniinc.jp/emuni-vol011-seminar

対象者

  • 製造業においてAI導入・企画・DX推進を担当されている方

  • 製造業でAI活用と安全性を両立したい方

  • AI導入のリスク評価や基準作りを担当する方

登壇者紹介

下野 祐太 氏

株式会社エムニ 共同創業者/代表取締役 CEO。京都大学大学院エネルギー科学研究科応用科学専攻を修了後、松尾研究所にて製造業向けAIの社会実装に3年間従事。IoTセンサーを活用した異常検知、外観検査の自動化、生産計画の最適化などにPMとして貢献しました。Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025のSCIENCE&SOCIAL部門に選出されるなど、若手起業家としても注目されています。

井上 顧基 氏

株式会社Elith 代表取締役 CEO/CTO。北陸先端科学技術大学院大学で量子コンピュータの材料探索に関する研究で修士号を取得。会社経営の傍ら、東北大学医学系研究科で医学物理分野の医療AI研究に取り組む博士後期課程に在籍しています。著書や寄稿を通じて大規模言語モデルに関する知見を積極的に発信しています。

株式会社Elithについて

Elithは、クライアントとの共創を通じて課題を発見し、AIによる最適な解決策を提供するテックカンパニーです。製造業、金融業、医療業など多岐にわたる業界に対し、コンサルティング、生成AIの利活用、LLM(大規模言語モデル)、画像AIの開発・システム構築、AI教育アドバイザリーなどのソリューションを提供し、事業成長を支援しています。

  • 社名: 株式会社Elith

  • 代表者: 代表取締役CEO&CTO 井上顧基

  • 本社所在地: 東京都文京区本郷3-30-10本郷 K&Kビル1F

  • 事業内容: AIに関する研究、開発、設計、企画、教育、販売、保守、コンサルティング業務

  • 会社概要 URL: https://elith.ai

AIの導入・開発に関するご相談

AIの導入や開発、業務への適用に関する相談を随時受け付けています。具体的な課題が固まっていない段階でも、Elithの開発・企画担当との個別相談(無料)をオンラインで案内しているとのことです。


AI Workstyle Lab編集部コメント

製造業におけるAIの導入は、生産性向上や品質改善に大きな可能性を秘めていますが、同時にハルシネーションや情報漏洩といったリスクへの対策が不可欠です。本ウェビナーは、そうした課題に直面する企業にとって、実践的な解決策を見出す貴重な機会となるでしょう。EU AI法のような国際的な規制動向を踏まえつつ、自社のAI運用体制を構築することは、競争力強化だけでなく、企業の信頼性維持にも直結します。Elithの「GENFLUX」のようなリスクマネジメントツールは、AI活用の安全性を確保する上で重要な役割を果たすと期待されます。安全なAI活用は、製造業のDX推進において成功の鍵を握ると言えるでしょう。

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記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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