なぜAIは現場で"使えない"のか大手企業のAI活用事例に学ぶ、成果を生み出すAI-Readyの実践法ー素材・化学編
AIを導入したのに、なぜ現場では使われないのか？
生成AIの活用が広がる一方で、
「AIを導入したものの現場で活用されない」
「期待した成果につながらない」
「一部の担当者しか使いこなせていない」
といった課題を抱える企業も少なくありません。
特に素材・化学業界では、研究開発の過程で膨大な実験データや技術文書、分析・評価結果が蓄積される一方、
それらが研究者個人や部門ごとに分散し、過去の知見を十分に活かしきれないという課題があります。
また、配合・製造条件や失敗事例など、ベテラン技術者の経験に依存する知識も多く、研究開発から製造・品質まで、
組織に蓄積された専門性の高い情報をAIが「使える状態」に整えることが、AI活用を進める上で重要になっています。
では、実際にAI活用を推進し、成果につなげている企業は何を変えたのでしょうか。
本セミナーでは、なぜ多くの企業でAI活用が現場に定着しないのかを紐解くとともに、近年注目を集める「AI-Ready」の考え方について解説します。
さらに、素材・化学業界の大手企業による具体的な取り組み事例をもとに、どのような課題に直面し、何を変え、どのような成果を見据えているのかをご紹介します。
AI活用を次のステージへ進めたい方、
PoCや試験導入から実運用・定着へとつなげたい方、
自社のAI活用戦略を見直したい方は、ぜひご参加ください。
AI(人工知能)
DX(デジタルトランスフォーメーション)
ものづくり
江口正和
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ストックマーク株式会社
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Senior Consultant
大手外資系コンサルティングファームにて、AIを含む最新テクノロジーを活用した業務改善・課題解決に従事。化粧品から日用品、塗装まで幅広い領域において、国内外問わず様々な企業にて、素材・化学領域に近い商品情報のデータ構造化や、AI活用による意思決定・現場支援基盤の構築を推進。ストックマークでは素材・化学分野においてのAI-Readyを中心としたコンサルティングを歴任し、業界独自の問題解決や効率化を支えるAI支援に貢献。
