コンテンツ情報
公開日 |
2020/10/16 |
フォーマット |
URL |
種類 |
製品資料 |
ページ数・視聴時間 |
57分11秒 |
ファイルサイズ |
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要約
「複雑化・ブラックボックス化した既存システムの問題を解決しない限り、2025年以降、最大で年間12兆円の経済損失が生じる」――経済産業省の「DXレポート」内で言及されている「2025年の崖」問題は、より現実味を増している。
多くの経営者が、デジタル技術を活用して新たなビジネスモデルを創出し、市場での競争力を強化するデジタルトランスフォーメーション(DX)の必要性について理解しているものの、その実現は一筋縄ではいかないのが現状だ。
その大きな要因の1つとして頻繁に指摘されるのが、「DXを推進できるデータサイエンティスト人材が不足している」「AI/IoTプラットフォームの構築スキルがない」といった問題だ。製造業がこれらの課題を克服するためには、どういった取り組みに着手すべきなのだろうか。
以下のWebキャストでは、日本の製造業のDXにおける課題を明らかにするとともに、AI人材の育成方法やプラットフォーム構築に欠かせない技術要素を解説。DXを推進する製造業におけるAI活用のヒントを提示する。