製造業を取り巻く品質要求は年々高まり、品質保証・品質管理部門には、迅速かつ確実な判断がこれまで以上に求められています。

一方で、
  ● 過去事例や手順書が分散していて、必要な知見にすぐたどり着けない
  ● 判断に必要な観点や根拠が担当者の経験に依存している
  ● 熟練者への問い合わせが集中している
  ● 類似案件でも毎回一から調査している
  ● 対応結果や判断理由が次の改善に生かされていない
といった課題を抱える企業も少なくありません。

本セミナーでは、品質規定・手順書・過去の不具合の事例・監査記録・報告書など、組織内に蓄積された品質ナレッジをAIで活用し、現場の判断力向上と品質改善の継続的な仕組みづくりを実現する「品質ナレッジ活用AI」サービスをご紹介します。
単なる文書検索ではなく、異常対応・再発防止・設計品質向上・監査対応などの品質業務プロセスに沿って、AIが判断材料や確認観点を提示し、報告・共有・改善までを支援する新しい品質DXの取り組みをご覧いただけます。
品質業務の属人化解消や品質判断の標準化、ナレッジ活用の高度化をご検討されている皆様におすすめの内容です。

こんな方におすすめ
■ 品質判断の属人化を解消したい方
  熟練者の経験や勘に依存した品質判断から脱却し、組織として再現性のある判断基準を構築したい。
■ 異常対応のスピードと品質を向上したい方
  過去事例や品質規定を活用しながら、原因調査・初動対応・報告業務を効率化したい。
■ 品質ナレッジを組織資産として活用したい方
  散在する規定・手順書・報告書・不具合履歴などを活用し、継続的なナレッジ循環を実現したい。
■ 生成AIを品質業務へ具体的に適用したい方
  品質保証・品質管理業務における生成AI活用の実践例や導入ステップを知りたい。

セミナー参加で得られること
  ● 品質判断の標準化を実現するナレッジ活用の考え方
  ● ナレッジ活用による品質業務改革の進め方
  ● 異常対応・再発防止・監査対応へのAI活用方法
  ● 品質部門におけるAI・エージェント活用の具体像
  ● 自社に適した導入テーマや展開ステップのヒント

品質業務の競争力は、「知見を持っているか」ではなく、「知見を判断の場面で活用できるか」で決まります。
ぜひ本セミナーで、品質ナレッジを組織の力に変える新しい品質DXの取り組みをご確認ください。