AI・機械学習の産業設備応用実践ノウハウ講座を開催

学習データ収集から深層学習・強化学習、生成AI（Transformer）までを体系的に解説

日本アイアール株式会社

2026年3月30日 10時00分

アイアール技術者教育研究所は、ニューラルネットワークと強化学習の原理から、時系列データ収集・学習データ化、IoTシステム構築の要点までを実装視点で解説するオンラインセミナーを開催します。

製造現場や商業ビル等の設備領域では、システム制御や異常検知へのAI活用が広がっています。しかし現場実装では、設備ごとの制約条件、情報セキュリティ、収集データの偏り、学習に必要なデータ量・質の確保など、理論だけでは解決しにくい「現実的課題」に直面しがちです。本セミナーは、こうした課題を踏まえ、理論と実装の両面から“現場で使える”導入ノウハウを提供します。

セミナー概要

セミナー名：AI･機械学習の産業設備への応用実践ノウハウ
形式：オンライン（Zoom LIVE配信／アーカイブ配信）
開催日時：

【LIVE配信】2026/5/26（火）10:00～16:00

【アーカイブ配信】2026/5/28～6/11
定員：20名
受講料：49,500円/1名（税込）
講師：蜷川忠三講師（N研究所株式会社代表取締役）

講座詳細

本セミナーでは、機械学習の産業応用を概観した上で、制御対象のモデル化、設備保全の予測、設備管理の強化学習、そして学習データ収集とシステム設計のコツまでを段階的に学びます。特に、現場でネックになりやすい「データ収集」と「学習データとして使える状態への整備」に焦点を当て、理想的な収集分布の考え方、データが少ない場合の対処（SMOTE法）なども扱います。
さらに、最先端技術として注目される生成AIの基盤であるTransformerの内部原理の概観と、時系列傾向予測・イベント発生予知など産業応用例（研究事例）についても解説します。

セミナープログラム

1．機械学習の産業応用の概観（研究例動画／現場適用／実例サンプル）
2．制御対象のモデル化（NN基礎／ステップ応答／多変数制御のブラックボックスモデル）
3．設備保全の予測（LSTM／突発事象予測／精度評価指標）
4．設備管理の強化学習（Qラーニング／転移学習／最適経済運転／学習期間短縮）
5．学習データ収集の実際（量と質／理想分布／SMOTE／ツールか自作か）
6．現実的なシステム設計のコツ（初期戦略／対象選定／チーム編成／ツールの限界）
7．生成AI技術の先端産業応用（Transformer概観／時系列予測／イベント予知）
8．まとめと質疑応答

想定対象

産業現場への機械学習の具体的な導入方法や導入事例を学びたい方
システム制御に関わる開発設計・生産管理に携わる技術者／チームリーダーの方
設備・機器メーカー、インフラ・産業システムメーカー、土木・建築および関連企業の方
すでに導入を進めているが、現場課題（データ・運用・設計）で悩んでいる方

※このセミナーの詳細はこちら

https://nihon-ir.jp/seminar/ai_industrial-equipment_know-how/

アイアール技術者教育研究所は、製造業向け技術者教育サービス（セミナー、eラーニング、研修、出版）を通じ、現場で役立つ知識・ノウハウの提供を継続してまいります。