★テクノロジーで現場を救うための「人間重視のAI活用術」を3.5時間で体系的に学びます！
こちらは6/15実施WEBセミナーのアーカイブ（録画）配信です。
1．なぜ「ルール」と「気合」ではエラーを防げないのか
1-1．エラーの再定義：不注意は「原因」ではなく脳の仕様による「結果」
1-2．ルール強化のパラドックス：ルールが増えるほど現場が危険になる理由
1-3．注意のスポットライト理論：見ていても「見えていない」脳の盲点
1-4．ワーキングメモリの限界：マルチタスクが脳をバグらせるメカニズム
1-5．認知バイアスと判断ミス：ベテランほど陥る「思い込み」の正体
1-6．エラーの4分類：スリップ、ラプス、ミステイク、違反の対策差
1-7．スイスチーズモデルの深掘り：組織の穴をすり抜ける事故の構造
1-8．環境設計の思考法：「人を変える」のではなく「環境を置換する」
2．AIによる「認知の拡張」と現場への実装
2-1．AI＝「外付けの脳」：入力・処理・出力を補完するフレームワーク
2-2．五感のデジタル化：センサーとAIが担う「疲れない監視役」
2-3．画像認識の最前線：手順飛ばし、異物、カウント漏れのリアルタイム検知
2-4．異音・振動解析：熟練者の「違和感」をデータで再現する技術
2-5．生成AI（LLM）の衝撃：曖昧な指示を正確なマニュアルに変換
2-6．AIメンターの構築：ベテランの暗黙知をAIに学習させ、若手を支援
2-7．予測AIによる予兆検知：過去ログから「ミスが起きる時間」を予報
2-8．失敗事例の研究：AIを「監視」と「責任転嫁」に使ってはいけない理由
3．AIと共生し、人間がより人間らしく働く現場
3-1．心理的安全性の重要性：ミスを隠さない文化がAIの精度を上げる
3-2．「監視」から「守護」へ：現場にAIを受け入れさせるナラティブ
3-3．スモールスタートの実践：1工程・1テーマで成功体験を作る
3-4．現場とAIの共進化：現場が教え、AIがフィードバックする循環
3-5．管理職・リーダーの役割：技術問題として逃げず、文化問題として取り組む
3-6．リスキリングの視点：AI導入後に求められる「人ならでは」の役割
3-7．人間中心のAI設計：作業者の「判断の苦しみ」をどう取り除くか
3-8．総括：AIと共に創る「ミスを責めず、支え合える」未来の現場