カリキュラムシート
分類番号 A499-005-A
| 訓練分野 | 電気・電子系 |
|---|---|
| 訓練コース | 製造現場で活かすＡＩ活用実践技術 |
| 訓練対象者 | 生産技術に従事する技能・技術者であって、指導的・中核的な役割を担う者又はその候補者 |
| 訓練目標 | 制御システム設計の生産性の向上をめざして、生産工程の効率化、適正化、最適化（改善）に向けた生成ＡＩを用いたＡＩ活用実習を通して、現場の課題を解決するためのＡＩに必要なデータ収集・評価・改善方法を習得する。 |
| 教科の細目 | 内容 | 訓練時間（H） | うち実習・ まとめ（H） |
|---|---|---|---|
| １．コース概要及び留意事項 | （１）訓練の目的 （２）専門的能力の確認 （３）安全上の留意事項 |
0.5 | |
| ２．製造現場におけるＡＩ活用の現状と展望 | （１）ＡＩ活用概論 イ．ＡＩ活用による品質向上 ロ．ＡＩ活用による新たな価値創造 |
1 | |
| ３．ＡＩの基礎知識 | （１）ＡＩの基礎知識 （２）機械学習とディープラーニングの概要 （３）データの重要性と前処理の基礎 （４）ＡＩタスクの概要 （例）異常検知、画像分類、音声認識等 |
1 | |
| ４．生成ＡＩとＡＩモデル | （１）生成ＡＩの種類と特徴 （２）生成ＡＩに必要なデータ構造（プロンプトの設計、記憶管理方法など） （３）改善対象モデルのセットアップ及び動作確認 （例）〇×画像認識モデル等 |
3 | 2 |
| ５．ＡＩの活用実習 | （１）要求仕様の明確化 （２）ＡＩに必要なデータの収集 （例）ドリル穴による不良品を検出するためのデータ収集（加工工程） 製品表面におけるキズや汚れを検出するためのデータ収集（検査工程） 生産データから将来の需要を予測するためのデータ収集（製造工程） （３）ＡＩタスクの評価方法 （４）精度評価と改善 （５）カスタムモデルのデプロイ |
6 | 5 |
| ６．まとめ | （１）各実習に対する確認・評価及び講評 |
0.5 | 0.5 |
| 訓練時間合計 | 12 | 7.5 |
| 使用器具等 | パソコン、ＡＩ開発環境、画像取り込み用カメラ、その他（認識対象物等） |
|---|---|
| 養成する能力 | 生産性の向上を実現できる能力 |
| 改訂日 | 2026.08 |