製造業におけるデータ活用の失敗例と結果を出すためのポイント ～PoC 止まりで終わらせない、現場に根付く 成果志向 のデータ活用～

製造業における DX やデータ活用は、多くの企業で取り組みが進んでいる一方、「PoC までは進んだが実装に至らない」「現場に定着しない」など、成果に結びつかないケースも少なくありません。

✔ AI や予測モデルを導入したが、精度より “現場活用” が難しかった
✔ データは集めたが、どこから手をつけていいか判断できなかった
✔ 生産現場とデータ部門の連携がうまくいかず、分断が生じた
✔ 技術的には可能でも、“業務で使える形”に落とし込めなかった

これらの失敗の背景には、技術導入や分析手法の前に必要な「目的設計」と「業務起点のアプローチ」の不足があります。

本セミナーでは、CAE / 解析技術の第一線で 20年以上にわたり製造業の技術支援に携わり、近年は経営企画・デジタル本部での横断的なデータ戦略にも従事してきた実務家が登壇し、「なぜ失敗するのか」「結果を出すには何が必要か」を、製造業特有の文脈に即して具体的に解説します。