製造業でAIや機械学習の導入が進まないのはなぜ？　専門家が語る課題と解決策

　製造業を取り巻く環境は「顧客ニーズの多様化による多品種少量生産」「慢性的な人手不足」などにより、ますます厳しくなっている。これらの急激な変化に適応すべく、多くの企業でAIの導入・活用が進んでいる。この動きは世界的に見ても普及しつつあり、AIを活用できる企業とそうでない企業では、競争力に明確な差が出始めているという。

　しかし日本国内の製造業は、諸外国と比べてAIの導入が大きく立ち遅れている現状だ。その背景には、デジタル化が進んでいない企業が多いことはもちろん、AIに対する理解不足や、その原資となるデータを扱える人材の不足、研究／開発／設計の業務プロセスの属人化が挙げられる。これらの要因により、データ利活用が進みにくいのが実情だ。

　本動画では、製造業に精通した専門家が、研究開発や設計のプロセスにフォーカスして、なぜAIや機械学習の導入が進まないのかを解説する。併せて、製造業に特化した機械学習基盤の導入によってエンジニアリングチェーンを高速化し、大きな成果を挙げた事例を紹介しているので、ぜひ参考にしてほしい。