講演概要
製造業におけるAI活用では、PoCで一定の精度が出ても本番環境や検討段階で足踏みするケースが少なくありません。本ウェビナーでは、ユースケースとデータのミスマッチという構造的課題を解説し、AIを本番稼働させるための「AI-Readyデータ」へのアプローチと、現場のデータ断絶を乗り越える実践方法を紹介します。
- ※2026年5月19日にライブ配信したウェビナーのアーカイブとなります。
このような方におすすめ
- AIの本番化に課題がある方
- データ基盤整備を進めたい方
- 製造現場のデータ断絶に悩む方
本講演で得られること
- AIがPoCで止まる構造的要因を理解できる。
- AI-Readyデータの考え方と現在地把握の方法を学べる。
- データ基盤、MDM、データモデル整備の実践ポイントを把握できる。
アジェンダ
- なぜ、製造業のAIはPoCで止まるのか
- 何をどう見極め、どう進めるか
- 理想と現実：AI導入に潜む「罠」
- 成功の分かれ道：AI導入に必要な「5つのポイント」
- 停滞からの脱却：AI導入を進める「次の一手」
- 講演者
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株式会社NTTデータ バリュー・エンジニア
データマネジメント事業部
シニアエキスパート
宮下 純一＜プロフィール＞
中～大規模案件のPLとして、通信・百貨店・保険・製造業におけるデータ整備、現状分析、データモデル改善を推進。
株式会社NTTデータ
コンサルティング事業部
データ＆インテリジェンス ユニット
部長
村瀬 全紀＜プロフィール＞
データ活用・統合・分析基盤の戦略立案からデリバリ、定着化支援まで一貫して担当。製造・製薬・金融・流通等でデータ基盤構想、DMO組織立ち上げ、DX推進を支援。
- ※所属は収録当時のものです
- 公開日
- 2026年8月26日（水）
- 動画視聴申込フォーム
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- 本講演に関するお問い合わせ
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株式会社NTTデータ
コンサルティング事業部
D＆Iユニット
D＆I4グループ
E-mail：cm_data_intelligence_dmxgroup@hml.nttdata.co.jp
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