製造業の“原因不明”の設備トラブルをAIが言い当てるまで【データサイエンティストが解説】

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■この動画について

新刊『いちばんやさしい 生成AI＆ナレッジ活用の教本』の第4章を解説します。製造業の設備保全を舞台に、AIプロジェクトを企画から運用まで通しで追いかけます。
正解率99.3%と報告されたAIが、実際には異常を1件も検知していなかった、という話をします。精度の数字はそのまま経営に持っていくと判断を誤ります。
どの課題から着手するか、AIに何を予測させるか、RAGで技術継承をどう進めるか、経営層にどう伝えるかまで解説します。

■目次
00:00 新刊 第4章を解説します
01:00 舞台は製造業の設備保全
02:52 どの課題から着手するか
05:57 AIに何を予測させるか
09:51 RAGで技術継承
12:30 答えられない時の打ち手
14:14 経営層への伝え方
15:45 精度の数字の読み方
17:03 まとめ

■あわせて見たい動画・プレイリスト

・企業のAI活用の5段階
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・データサイエンス入門シリーズ
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・データ×AI×ビジネスの活用事例5選
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■三好大悟のプロフィール

株式会社リベルクラフト 代表取締役・データサイエンティスト

慶應義塾大学理工学部で金融工学を専攻。
スタートアップでのデータサイエンティスト、セブン＆アイ・ホールディングスのAI推進部門を経て、株式会社リベルクラフトを設立。

JAXAなどのAIプロジェクトに携わり、AI Market AWARD 2025を受賞。AI・データサイエンス分野の著書を7冊出版。

■各SNS

・X：https://x.com/libercraft1202
・Instagram：https://www.instagram.com/k.k.libercraft/
・YouTube：https://www.youtube.com/@AIDataScienceSchool

■運営会社

株式会社リベルクラフト
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#製造業 #生成AI #予知保全