2026年03月05日（木）
13:00～16:00
Tel：03-5857-4811 E-mail：info@rdsc.co.jp
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（株）EQUES 代表取締役 CEO 岸 尚希 氏
《ご専門》
触覚、機械学習、テラヘルツ波
《ご経歴》
東京大学大学院情報理工学研究科。元松尾研究所プロジェクトマネジャー。
松尾研究所チーフAIエンジニアとして企業との共同研究に従事。
その後、現実世界と情報学の融合を志し、東京大学工学部計数工学科在学時にEQUESを創業。
専門はシステム情報学、特にテラヘルツ波通信とハプティクス（触覚技術)。
非会員：
49,500円
（本体価格：45,000円）
会員：
46,200円
（本体価格：42,000円）
学生：
49,500円
（本体価格：45,000円）
会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から
・1名で申込の場合、46,200円（税込）へ割引になります。
・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円（2人目無料）です。
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よくある質問
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
資料付
【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
１）Zoomを使用されたことがない方は、
こちらからミーティング用Zoomクライアントを
ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
２）
セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
ついては
こちらをご覧ください。
３）開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
ください。
・セミナー資料は前日までには、お送りいたします。
無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
・医薬品・化粧品・食品分野においてAI導入を考えている担当者、マネジメント層、経営層
・AIの基礎から解説するため前提知識不要でAI導入を見据えている方を対象
１．AI・機械学習とはそもそもどういったものなのか、これまでどんな進歩を
経てきて今後どのように発展していくのか、を理解することができる
２．現在のAIの技術レベルでどのようなことができるようになるのか、
活用のイメージを持つことができる
３．AIの今後の発展を踏まえ、将来的に業務をどのような形にしていくべきか、
戦略検討の技術面の足がかりを得ることができる
本講演では、AIの基礎から実務への応用までを体系的に理解していただくことを目的としています。まずAI・機械学習・深層学習の定義や問題設定を整理し、AIの歴史、生成AIの登場によって何が変わったのかを解説します。さらに、言語モデルの仕組みと日米における最新の利用状況を紹介し、活用に伴う技術的・倫理的課題を明確にします。続いて、RAGやMCP・A2Aといった応用技術を取り上げ、国内外の話題を踏まえつつ、製薬・化粧品・食品の各分野での具体的なAI活用事例を示します。最後に、AI導入のために必要なマインドセット、文書業務効率化や図面情報のAI抽出などの事例を紹介し、伴走型開発支援のアプローチを通じて、現場でAIを「使える技術」にするための視点を提供します。
１．基礎：AIの概要
1.1 AI、機械学習、深層学習の定義
1.2 機械学習の問題設定のイメージ
２．AIの歴史
2.1 第一次～第四次人工知能ブーム
2.2 生成AIの出現
2.3 言語モデルの仕組み
３．生成AI活用の状況
3.1 日本国内における生成AIの利用状況
3.2 米国における生成AIの利用状況
４．AI活用のリスク
4.1 AI活用の技術的課題
4.2 AI活用の倫理的課題
５．AI活用によるトラブル対策と技術
5.1 RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）
5.2 MCP (Model Context Protocol) と A2A (Agent‑to‑Agent Protocol)
６．AI関連の話題
6.1 海外の話題
6.2 国内の話題
７．AI活用の事例やアイデア
7.1 医薬品分野におけるAI活用
7.2 化粧品分野におけるAI活用
7.3 食品分野におけるAI活用
８．AI導入のために必要なマインドセット
8.1 AIと人の役割
8.2 スモールスタート
９．EQUESでの事例紹介
9.1 製薬品質保証の文書業務効率化SaaS
9.2 ローカルLLM活用
9.3 CAD 生成AI
10. 生成AI活用の実現に向けて
10.1 伴走型開発支援
（質疑応答）
生成,AI,人工知能,品質,製造,医薬,食品,セミナー,研修,WEB,LIVE
