インダストリアルAIがPoCで終わる課題と解決策を解説するウェビナー開催

インダストリアルAIがPoCで止まる背景

生成AIやAIエージェントへの期待が高まり、製造業では様々なAI活用が検証されています。しかし、PoC（概念実証：新しい技術やアイデアが実現可能か検証すること）で一定の成果が出ても、実際の業務プロセスに組み込まれず、現場で継続的に使われないケースが少なくありません。これは、AIを導入することと、AIが判断し実行するまでの間に大きな隔たりがあるためです。

AIが現場で使われない主な原因

インダストリアルAI（製造業におけるAI活用）がPoCで終わってしまう背景には、AI自体の性能だけでなく、AIが判断の根拠とするデータに関する問題があります。

• データの分断と意味の喪失: ERP（統合基幹業務システム）、PLM（製品ライフサイクル管理）、MES（製造実行システム）といった各システムに蓄積された産業データは、部門や用途ごとに分断されがちです。これによりデータ間の関係性や業務上の意味が失われ、AIが必要な情報を横断的に参照して現場の状況を正しく理解し、判断や業務実行につなげることが困難になっています。

ウェビナーで示される解決策：三層統合によるAIプラットフォーム

本ウェビナーでは、インダストリアルAIをPoCで終わらせずに、現場の業務で実際に実行可能な状態へ進めるための「データ、インテリジェンス、アプリケーションの三層統合」について解説します。

• データ基盤の構築: シーメンスの「Intelligence Center X」や「シーメンス Graph Studio」を活用し、企業内に分散する産業データの関係性や意味を整理することで、AIが判断に利用できるデータ基盤を構築します。
• 業務アプリケーションとの連携: 「Mendix（メンディックス）」を用いることで、AIによる判断を実際の業務アプリケーションやプロセスへスムーズにつなげます。
• 実践的な知見の共有: シーメンスが製造業向けソリューションで培った知見に加え、マクニカが自社のAI活用とDX基盤構築で得た実践的な視点も紹介されます。

ウェビナーはこんな方におすすめ

• 大企業の製造部門、情報システム部門、DX推進部門で、生成AIやAIエージェントの業務活用を進めている方
• AIのPoCは実施したものの、現場や全社への展開が進まず、打開策を探している方
• ERP、PLM、MESなどに分散したデータをつなぎ、AIが判断できる基盤を整備したい方
• Mendixやシーメンス Graph Studioを活用したインダストリアルAIの実装方法を学びたい方

開催概要

• 主催: シーメンス株式会社、株式会社マクニカ
• 協力: マジセミ株式会社

参考リンク

元記事: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000005598.000054842.html 詳細・参加申込: https://majisemi.com/e/c/siemens-mendix-20260923/M1D