「製造現場のデータ分析が進まない」、その壁を打ち破る打開策とは

　ドイツ発祥の「インダストリー4.0」の流れは日本にも及んでおり、製造業の現場ではAIやIoTを活用したデジタルトランスフォーメーション（DX）の機運も高まっている。しかし、現場から収集・蓄積されるデータ量は膨大で、データ構造も複雑であり、要因分析や解析の難度は高くなる一方だ。

　AIの機械学習による要因分析なども注目されているが、人材の育成には相当の時間かかる。その結果、「データを集めたものの十分に活用できていない」という状況が発生し、不十分な分析では、品質のバラつきや不具合の再発、歩留まり低下などのリスクも生じている。

　こうした課題を解決するためには、「データ加工（前処理）やAI化に関する知識とノウハウを社内で共有し、一連のプロセスを同じ環境で行えるプラットフォーム」が欠かせない。本資料では、このコンセプトを具現化できる次世代データ活用基盤を紹介する。DXへの一歩を踏み出したい製造業ユーザーに最適な資料だ。