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イベント

【Live配信 or アーカイブ配信 5/19】最適な生産計画の出発点となるAI需要予測

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医薬品/医療機器・材料/食品/化粧品:セミナー 化学・エレクトロニクス:セミナー  / 2026年03月03日 /  医療・バイオ 食品・機械 化学・樹脂
イベント名 最適な生産計画の出発点となるAI需要予測
開催期間 2026年05月19日(火) ~ 2026年05月28日(木)
【Live配信】2026年5月19日(火)12:30~16:30
【アーカイブ(録画)配信】 2026年5月28日まで受付(視聴期間:5月28日~6月7日まで)
会場名 【Live配信受講】もしくは【アーカイブ配信受講】いずれかのみ
会場の住所 オンライン※会場での講義は行いません
お申し込み期限日 2026年05月27日(水)14時
お申し込み

<セミナー No.605103>

 

【Live配信セミナー】or【アーカイブ配信セミナー】

 

 

最適な生産計画の出発点となるAI需要予測
~最先端技術を導入するためのヒント~

 

 

★ 需要変動、属人化で揺らぐ生産計画を、AI需要予測・生成AI・数理最適化で最適化!
★ データ加工/AIアリゴリズム/運用設計と自動化 3つアプローチによる成功のポイント!

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■講師

AI CROSS(株) チーフデータサイエンティスト兼AIコンサルタント 理学博士 上原 岳士 氏

 

■聴講料

1名につき49,500円(消費税込・資料付き) 
1社2名以上同時申込の場合1名につき44,000円(税込)
大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。

 

■セミナーの受講について

・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
 → https://zoom.us/test
・開催数日前または配信開始日までに視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
 セミナー開催日時またはアーカイブ配信開始日に、視聴サイトにログインしていただきご視聴ください。
・出席確認のため、視聴サイトへのログインの際にお名前、ご所属、メールアドレスをご入力ください。
 ご入力いただいた情報は他の受講者には表示されません。
・開催前日または配信開始日までに、製本したセミナー資料をお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
 お申込みが直前の場合には、開催日または配信開始日までに資料の到着が間に合わないことがあります。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
 複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・アーカイブ配信セミナーの視聴期間は延長しませんので、視聴期間内にご視聴ください。


プログラム                        

 

【講座の趣旨】

 需要変動や属人化で揺らぐ生産計画を、AI需要予測・生成AI・数理最適化で最適化するための実践セミナーです。売上・利益インパクトと実現性の概算、成功に必要なデータ/AI/運用設計、時間軸×対象商品×自動化範囲の導入ロードマップを事例で習得します。不確実性が高い現代において、特に重視すべきAI需要予測を起点とした生産計画最適化を実現するための実践的な方法について詳細に習得することを目的としています。

 

◆習得できる知識◆
 ・生産計画を最適化する上での課題と解決する最新技術(生成AI、予測AI、数理最適化)は何か
 ・最新技術導入時の効果概算や実現性見積の手法
 ・AI需要予測を成功させるポイント(データ、AI、運用設計)の押さえ方
 ・AI需要予測の拡大ロードマップ(時間軸×対象商品×自動化範囲)の引き方


【講座内容】

1.生産計画を作成する上での課題
 ・需要ブレ・見直しの多さや属人化
 ・生産量決定までの時間的ロスと心理的負担の大きさ
 ・生産計画の制約の複雑さ
 ・生産能力の見積の難しさ

2.生産計画の課題を解決する最新技術
 ・生成AIや需要予測AIによる精度向上と自動化
 ・生成AIによる網羅機な調査力・説明力を活用したコミュニケーションの効率化
 ・予測AIによる生産能力の正確な見積
 ・生成AIと数理最適化による制約を考慮した最適化

3.最新技術導入後の効果と実現性の概算
 ・AI需要予測
 ・生成AI
 ・数理最適化

4.AI需要予測の効果と実現性の詳細な見積方法
 ・在庫削減コスト
 ・欠品防止による売上向上
 ・自動化による工数削減

5.AI需要予測を成功させるポイント
 ・ゴール設定(精度向上幅と効果の紐づけ、目標ROIの設定方法)
 ・条件整理(予測の時間粒度、予測の商品粒度、いつを予測するのか)
 ・必要なデータ
 ・利用するAIアルゴリズム
 ・運用設計と自動化すべき範囲

6.AI需要予測を成功させるポイント:データ編
 ・自社データ
 ・外部データ
 ・データクレンジング
 ・精度を上げるためのデータの作り込み(特徴量設計)
 ・データ収集と加工における生成AI活用

7.AI需要予測を成功させるポイント:AIアリゴリズム編
 ・エクセルで実現できること
 ・生成AIで実現できること
 ・AIツールで実現できること
 ・需要予測専用のAIツールで実現できること

8.AI需要予測を成功させるポイント:運用設計と自動化
 ・AIに入れる前にすべきこと
 ・AIからの予測値をもとに何をすべきか(イレギュラー対応)
 ・精度のモニタリング方法

9.AI需要予測の段階的導入方法(ロードマップ)
 ・利用するデータ
 ・適用する業務範囲(予測から生産計画、調達との連携)

  

【質疑応答】


セミナーの詳細についてお気軽にお問い合わせください。

 

2名以上同時にお申込される場合、2人目以降の方の情報は
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