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近年、世界経済は地政学的な要因によりさまざまな課題に直面しています。サプライチェーンはインフレ、貿易摩擦、地域紛争、パンデミック、エネルギー政策の影響を受けており、製造業では将来に対する不安が高まっています。こうした状況において、いかに戦略的な準備を進め、正確な意思決定を行うかは、経営層にとって重要な課題です。

AI技術が製造業に与える影響

AI技術の進化により、製造業は不確実性の高い時代においても大きな変革を遂げる可能性を秘めています。AIは業務の効率化だけでなく、経済の不透明さや景気変動に対する対応を強化するツールとしても注目されています。

各国の製造業は、それぞれの強みや技術を活かしながら、AIを活用したデジタルトランスフォーメーションを推進しています。ここでは、製造業におけるAI活用の際に重要な8つのポイントをご紹介します。

1. データと専門知識の統合による変革の推進
   多くの企業では、データサイエンティストが業界特有の専門知識を持たないことが課題となっています。AI導入を成功させるためには、データチームと現場の専門家が協力し、データとドメイン知識を統合することが求められます。これにより、データが最大限に活用され、経営の意思決定が迅速化されます。
2. 部門間の協力と対話の促進
   デジタルトランスフォーメーションを成功させるには、経営層のサポートに加え、各部門間の十分な対話と協力が必要です。部門を超えた協力を促進することで、効果的な変革が実現します。
3. データ収集の文化を育む
   従来型の製造業では、データ活用やデータ収集の文化が不足していることがよく見受けられます。経営者は、データの価値を理解し、AIツールへの投資を成功させるための基盤づくりを行う必要があります。
4. 問題解決を優先する
   AIは導入しただけで企業全体に大きな変革をもたらすわけではありません。経営者はまず、優先すべき問題を明確にし、AIを使ってそれらを解決することが重要です。
5. ベテラン技術者の知識の継承
   多くの製造業では、ベテラン技術者の経験が重要な役割を果たしています。AIを活用すれば、技術者のノウハウを短期間で他の社員に継承することができ、企業の競争力を高めることが可能です。
6. データを活用した人材管理の向上
   人材不足は、世界中の経営者が直面している大きな課題のひとつです。AIを活用することで、従業員の退職リスクを事前に把握し、従業員の定着率向上に役立てることができます。
7. AI人材の育成
   デジタルトランスフォーメーションを成功させるためには、AIの専門知識を持つ人材の育成が不可欠です。企業はAIに関する文化を構築し、従業員を専門家として育成する必要があります。
8. 経営者のマインドセットの変革AI人材の育成に加え、経営者自身の考え方も変革しなければなりません。経営者がAIを企業のDNAに組み込む意欲を持つことで、初めて本当の変革が起こり、デジタルトランスフォーメーションが推進されるのです。