ウェビナー・イベント

『鉄道業界必見：この業務にAIって使えるの？実務に使えるAIのあれこれ教えます！』

鉄道事業者の方とお話しすると、「AIってどこまで実用に使えるの？」「何がどうよくなるの？」と実際どうなの？という疑問をお聞きします。

そこで、弊社で鉄道業界の課題に向き合ってきたエンジニア達が実際に現場で使えるAIについて語ります。

こんな方におすすめ

- AIを鉄道業務に使いたいが、何から始めればいいかわからない
- 計画業務の属人化・熟練者依存をどうにかしたいと思っている
- 展示会のデモが気になったが、自社に使えるか判断できなかった

地政学リスクに負けない「可視化」と「計画最適化」の実践アプローチ

原材料の調達やサプライチェーン管理で、こんなお悩みはありませんか？

▫️リスクのブラックボックス化：調達先や原材料の供給リスクを、十分に可視化できていない
▫️初動の遅れ：地政学リスクや供給停止が発生した際、影響範囲（どの製品に波及するか）の把握に時間がかかる
▫️属人化の限界：サプライヤー情報や調達リスクの管理が、Excelや担当者の経験に依存している
▫️意思決定の遅れ：在庫・調達・生産計画を踏まえた意思決定を、より迅速かつ高度化したい

原材料価格の高騰や需給変動、地政学リスクの拡大。これらは化学業界だけでなく、厳格な品質管理と安定供給が求められる製薬業界（または化学事業者の医薬・ライフサイエンス部門）にとっても、今まさに直面している最重要課題です。

本セミナーでは、株式会社Resilireと株式会社ALGO ARTISの共催により、複雑な製造プロセスを持つ「化学・製薬業界」におけるサプライチェーンDXの実践アプローチをご紹介します。

製造現場でこんなお悩みはありませんか？
・「あの人がいないと生産計画が立てられない」
・ベテランの知識やノウハウが属人化している
・スキル継承を進めたいが、日々の業務で手が回らない

本動画では、「スキルの見える化」と「AIによる計画自動化」の2つの観点から、属人化を防ぎ、持続的に現場を回すための具体策をご紹介します。

Skillnoteからは、スキルの可視化による“計画的なスキル継承”の進め方を、
ALGO ARTISからは、プロセス製造特有の複雑な制約を考慮したAI生産計画による“生産計画業務の脱属人化”について解説します。

バス業界における労務管理は、2024年4月の「自動車運転者の労働時間等の改善基準（改善基準告示）」の改正をはじめ、法令や労使協定への厳格な対応が求められ、年々難易度が増しています。「毎月の交番作成に膨大な時間がかかっている」 「複雑な手当計算や違反チェックをベテランの経験に頼り切っている」 「監査や是正勧告のリスクに毎月ハラハラしている」本動画では、こうしたバス会社の人事・労務ご担当者様、および交番作成・運行管理の実務担当者様が抱える切実な課題を解決するためのAIを活用して、「法令を漏れなく守る仕組み」と「交番作成を自動化・効率化するノウハウ」を徹底解説します。

製薬業界では、計画変更のたびに生産・試験・品質部門間での調整が発生し、Excelや手作業による運用、担当者依存の判断によって業務負荷が高まりやすい状況があります。こうした背景を踏まえ、本ウェビナーでは"変更が起きる前提"で計画業務を柔軟に運用するための考え方や、AIを活用した計画最適化・部門横断で連携できるシステムのあり方についてご紹介します。

 【こんな方におすすめ】
・生産計画、試験計画、調整業務の負荷を下げたい方
・部門間連携を改善したい方
・属人化や手作業を減らしたい方
・計画の精度とスピードを両立したい方