【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①〜④
　・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