セミナーシリーズ（60分ｘ全3回、参加無料）
AI時代のR&D変革 ～
R&D特化型AI「Patsnap Eureka」が実現する次世代研究開発の進め方 ～
生成AI × R＆D特化型AI「Eureka」
× QFD × TRIZ × タグチメソッド
研究開発を加速する実践手法
AIを使えば、情報は集まる。しかし「何を解くべきか」を見極める力がなければ、R&Dは加速しない。
AIに依存し過ぎれば、エンジニアは自ら思考したり発想する力を失っていく。
QFD・TRIZ・タグチメソッドといった体系的思考法とAIを組み合わせることで、エンジニアの考える力と発想する力を鍛えながら、研究開発のスピードと質を同時に高めることが可能です。そのアプローチを、この3回シリーズのウェビナーで体感してください。
本セミナーでは、生成AI（ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude等）とR&D特化型AI「Patsnap Eureka（技術探索AI）」を活用しながら、QFD（品質機能展開）・TRIZ（創造的問題解決理論）・タグチメソッド（品質工学）を連携させた「AI活用型研究開発プロセス」をご紹介します。
研究開発の上流から下流までを体系的につなぎ、ヒット商品を生み出すための考え方と具体的な進め方を学んでいただけます。
※ 同業他社、個人事業主の方の参加はお断りしております。
こんな方におすすめ
AIをR&Dに活用したいが、成果につながっていない
AIへの依存がエンジニアの思考力・発想力・課題設定力を下げることを懸念している
新規テーマ創出・技術課題の突破に、体系的な方法論・プロセスを取り入れたい
QFD・TRIZ・タグチメソッド（TM)の連携活用を理解したい
顧客の声を技術仕様に翻訳し、ヒット商品の開発につなげる仕組みをつくりたい
なぜ「AI×体系的思考法」なのか
AIは答えを速く出す。しかし「自社が何を解くべきか」の問いはAIには決められない
AIの出力は問いの質に依存する。浅い問いには浅い答えが返る。差をつけるのは問いの質と深さ
AIが出した答えを開発・設計に展開するには、「なぜこれが有効か」を理解し選択できることが必要
QFD・TRIZなどの体系的思考法は強力だが、情報収集・事例探索・類似技術調査に膨大な時間がかかる
AIと組み合わせることで、思考のフレームを保ちながら速度を獲得できる
体系的思考法はAIへの問いを精密にし、AIの答えを噛み砕く「AIとエンジニアを繋ぐ共通言語」になる
セミナー概要
| セミナータイトル | 「AI時代のエンジニアのためのR＆D変革」セミナー（3回シリーズ） |
|---|---|
| 日時 |
７月開催 第１回「AI×QFD」：7月6日（月）16:00-17:00 ８月開催 第１回「AI×QFD」：8月3日（月）16:00-17:00
９月開催 第１回「AI×QFD」：9月7日（月）16:00-17:00
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| 参加費 | 無料 |
| 定員／実施形式 |
・各回20名／オンライン開催（Web会議システムZoomを使用） ・準備品： Web会議のリンク情報は、事前にご案内します |
| 内容 |
第１回「AI×QFD」： ・QFDで顧客の声を技術課題に翻訳。AIで市場・技術探索を加速。→ 重点技術課題の抽出
第２回「AI×TRIZ」： ・TRIZで技術課題を突破するアイデアを創出。AIで発想を広げる。→ 突破アイデア・解決コンセプト
第３回「AI×QFD×TRIZ×TM」： ・アイデアを最適化・ロバスト化し、安定した設計へ。→ 最適化された設計・安定品質 |
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