成果に結び付かない製造業のデータ活用、人材・ノウハウ不足でどう取り組む？

　製造業でもIoTやDXへの取り組みが進む一方で、実際に活用フェーズまで至らない企業は多い。その背景は大きく3つに整理できる。1つ目はデータサイエンティストをはじめとする人材不足だ。育成や獲得は容易ではなく、専門人材の代わりとなる仕組みや知見の獲得が求められる。

　2つ目に現場ノウハウの不足がある。データ活用には、多岐にわたる現場データから不確定要素を除去し、真に価値のあるデータを絞り込むという前処理が重要となるが、いかに優れたデータサイエンティストでも、現場の事象に対する経験やノウハウまでを兼ね備えていることは少ない。そして3つ目には、ある程度の試行錯誤が求められる取り組みだけに、短期的には投資対効果が悪く、予算確保や投資回収が難しい点が挙げられる。

　これらをどう解決すればよいのか。本資料では、その解決策として現場の担当者がデータの前処理からアプリケーション実装までを簡単に実行できるアプローチを紹介している。多様なデータ関連ソリューションとの連携や、データの種類に応じた各種AI機能の実現なども容易になり、ユーザー企業のDXを加速できるという。