予知保全（PdM）：AIで実現する設備故障ゼロへの挑戦

このパスのコース

順番に受講することで、体系的にスキルを習得できます。

1

AIに聞くExcel：関数・ピボット・グラフの操作をAIに教わる

VLOOKUPやピボットテーブルの作り方をAIに質問して学ぶ。「やりたいこと」を伝えるだけで最適な関数や操作手順を教えてもらう方法を習得します。

2

基本統計分析：平均・中央値・標準偏差をAIで理解する

統計の基礎概念をAIと対話しながら学ぶ。自分の業務データに適用し、数字の「意味」を読み解く力を身につけます。

3

製造業のAI品質管理：画像検査・不良品検知・歩留まり改善

製造ラインの画像・センサーデータをAIで分析し、不良品を早期検知。原因分析と対策提案まで自動化する品質管理手法を学びます。

4

感情分析・テキストマイニング：文章データからインサイトを抽出

レビュー、問い合わせ、SNS投稿などのテキストデータをAIで感情分析。ポジティブ/ネガティブの傾向やキーワード頻出パターンを可視化します。

5

業務プロセスの棚卸し：AI自動化の候補を見つける

自分の業務を「入力→処理→出力」で分解し、AIに任せられるタスクを特定。自動化の優先順位を決めるフレームワークを学びます。

6

マルチステップ自動化：AIで繋ぐ複数タスクのフロー設計

単発のタスク処理から、連鎖する「流れ」の自動化へ。入力→処理→出力→次のタスクへの連携を設計するワークフロー構築法を学びます。

7

予知保全（PdM）入門：設備故障を発生前に予測する

センサーデータの異常パターンをAIが学習し、設備故障を事前予測。計画的なメンテナンスでダウンタイムとコストを削減する方法を学びます。

8

マルチAI連携：複数ツールを組み合わせたワークフロー設計

Claude＋画像生成AI＋データ分析ツールなど、複数のAIを連携させて複雑なタスクを自動化するワークフロー設計の方法を学びます。

9

データの可視化：AIでグラフ・チャートの最適な見せ方を選ぶ

棒グラフ・折れ線・円グラフ・散布図のどれを使うべきか。データの性質と伝えたいメッセージに応じた最適な可視化手法をAIに提案させる方法を学びます。

10

異常値・外れ値の検出：AIで見つけるデータの異常パターン

不正取引、設備異常、品質問題などの予兆をデータから検出するAI活用法。正常パターンからの逸脱を自動でアラートする仕組みを学びます。

11

定型業務の自動化：テンプレート×AIによるルーティン効率化

毎日・毎週繰り返す定型タスクをAIテンプレートで自動化。メール返信、レポート生成、データ入力などの効率化パターンを習得します。

12

技術継承のAI活用：熟練工の暗黙知をデジタル化する

ベテラン技術者のノウハウをAIで形式知に変換。作業動画の分析、インタビュー整理、マニュアル自動生成による技術継承を実現します。

13

KPI設計とモニタリング基盤：AIで構築する全社パフォーマンス管理

何を測るか、どう測るか。KPIツリーの設計、データ自動集約、異常値アラートで全社パフォーマンスを可視化するモニタリング基盤を構築します。