製造業全体で AI の可能性が認識されていますが、全社展開を実現できている組織はごく
わずかです。根本的な課題はモデルの性能ではなく、断片化され、部門間で分断され、整
理されていない運用データ—AI が確実に活用できないデータにあります。
この実践ガイドでわかること:
AI 成果を制限する OT/IT の壁を解消する方法
リアルタイム分析に対応した、統合され文脈を持つデータ基盤の構築方法
現場を止めずに老朽化した産業データ基盤を刷新する方法
一貫性とガバナンスを保ちながら AI 導入を加速する方法
手作業での連携、個別開発、バラバラなデータ形式による業務負荷を削減する方法
