【収録内容】

１．はじめに

・生成AIを使用する際の注意事項

２．AIとはさみは使いよう

・「何とかとはさみは使いよう」生成AIも使いよう
・なぜ人はAIに勝てないのか ― チェス・将棋・囲碁から学ぶ教訓
・AIのIQは120〜136程度で人類平均の100を超えている
・実務における具体的な影響
・高知能AIとの協働で必要となるスキル
・今後の展望と課題 2026年以降の予測 IQのさらなる向上
・生成AIではこんなことも出来ます ～その1〜その5～
・AIへの投資は未来への投資

３．AIによる第4次産業革命

・15年に一度の大変革期 ― 千載一遇のチャンス
・皆さん、こんなことに困っていませんか？
・未来の規制遵守プロフェッショナル像
・AIが変える未来
・専門職の新たなビジネスモデル
・教育・学習の方法が根本的に変わります！
・生成AIではこんなことも出来ます ～その6〜その7～

４．生成AIの基本知識

・大規模言語モデル（LLM）とは
・GPT（Generative Pre-trained Transformer）とは
・生成AI（ジェネレーティブAI）とは
・生成AI使用上の注意点
・ハルシネーション（hallucination）
・生成AIではこんなことも出来ます ～その8〜その9～

５．ハルシネーションの低減方法

・ハルシネーションの低減方法
・ハルシネーション（幻覚）の問題
・2025年の主要な知見
・生成AIではこんなことも出来ます ～その10～

６．RAGについて

・RAG（Retrieval-Augmented Generation）アプローチによる精度向上
・RAGの基本概念と最新動向
・従来のAIとの違い
・生成AIではこんなことも出来ます ～その11～

７．AIを使うから任せるへ

・生成AIは「魔法の杖」ではなく「優秀なアシスタント」
・AIは副操縦士（Co-Pilot）
・如何に生成AIを使いこなすか
・生成AI時代における学習の変革
・生成AIではこんなことも出来ます ～その12～

８．Human in the Loopの重要性

・人間の監督（Human Oversight）
・HUMAN in the Loopの重要性
・バリデーションの考慮事項
・規制当局の動向

９．AIエージェントとは

・AIエージェントの定義
・従来のAIとの三つの本質的違い
・プロセスの詳細
・医療機器メーカーでの活用例
・記憶と学習の継続性
・基本アーキテクチャ
・動作サイクルの実例
・医療機器産業での活用
・製薬製造における品質管理
・IT運用管理での実装事例
・企業レベルでの戦略的展開
・生成AIではこんなことも出来ます ～その13～

10．ノーコード開発による民主化

・ノーコード開発の概念
・二つのアプローチ
・ソフトバンクグループの成功事例
・主要なノーコードプラットフォーム
・ノーコード開発の制約と対処法
・ハイブリッドアプローチの推奨
・生成AIではこんなことも出来ます ～その14～

11．生成AIによる品質管理業務の革新

・現場が直面する課題
・深刻化する課題
・生成AI活用領域マップ
・文書管理での活用（SOP・品質文書の自動生成）
・期待効果
・逸脱管理での活用
・CAPA管理での活用
・年次製品品質照査（APR/PQR）
・規制環境の整備（EU AI Act・PMDA）
・生成AIによる産業革命 ～本セミナーのTips～
・如何に生成AIを使いこなすか

12．「後追い」から「予測型」へ

・従来の「後追い型」規制対応の限界と課題
・AIを活用した「予測型」規制対応の実現方法
・規制変更の兆候を早期察知するテクニック
・6〜12ヶ月の先行準備で競合他社に差をつける方法

13．導入時の考慮事項

・生成AI時代の課題と問題点?〜?
・導入ロードマップ

14．なぜ生成AIセキュリティが重要なのか

・なぜ今、生成AIセキュリティが重要なのか
・セキュリティインシデント事例 ― 他社の失敗から学ぶ