[JDMCご案内] 5/19開催『製造業AIの壁「データ断絶」をどう乗り越えるか?』
2026/04/23 (Thu) 12:00
各位
JDMC会員の株式会社NTTデータ バリュー・エンジニアのセミナーをご案内します。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
なぜ、製造業のAIはPoCで止まるのか?
~ユースケースのミスマッチの真因と、現場の
データ断絶を越える「AI-Readyデータ」戦略~
2026年5月19日(火)13:00-14:00/オンライン開催
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
「データマネジメント2026」で好評だったセッションを再演します!
今回はNTTデータの新規講演との2部構成で、戦略と実践の両面からAI導入の壁を突破する特別版を用意しました。
製造業におけるAI活用において、PoCでは一定の精度が出たのに、
いざ本番環境や検討段階になるとプロジェクトが足踏みしてしまう・・・。
これは多くの企業が直面しているAI以前の壁です。
本セミナーでは、この製造業特有の課題をひも解き、AIを本番稼働させるための
「AI-Readyデータ」へのアプローチを1時間でお伝えします。
前半はNTTデータが講演。
「なぜAIはPoCで止まるのか」という本質的な問いに対し、PoCと本番環境における
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ます。
さらに、自社のデータがどこまで本番投入に耐えられるかを測る
「AI-Readyデータ適合性アセスメント」による現在地の把握と、
次の一手の見極め方を提示します。
後半はNTTデータ バリュー・エンジニアが講演。
長年の拠点拡大やM&Aによって生じた製造業特有のデータ断絶(バラバラのコード体系など)の
正体を暴き、アセスメントで見えた課題をどう具体的に解決するかを解説します。
現場の反発を招くIT主導の無理なコード統一に頼らない、データインフラ(MDM)構築や
データモデルの必要性など、AI導入を成功させる5つの実践ポイントをお伝えします。
AIの性能を左右するのは、優れた技術ではなく「良質なデータ」です。
データ戦略のためのアセスメントから、現場の泥臭い課題を解決する
データマネジメントの実践方法までを一気通貫で学べる貴重な機会です。
ぜひご参加ください。
■開催概要
・日 時:2026年5月19日(火) 14:00~14:50
・参加費:無料(要お申し込み)
・形 式:オンライン開催
・講 師:村瀬 全紀(株式会社NTTデータ)
宮下 純一(株式会社NTTデータ バリュー・エンジニア)
■詳細と申込み
https://w.bme.jp/38/657/2365/XXXX
:: 配信元 ::
日本データマネジメント・コンソーシアム事務局
info@japan-dmc.org
購読解除
https://w.bme.jp/38/657/2366/XXXX
JDMC会員の株式会社NTTデータ バリュー・エンジニアのセミナーをご案内します。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
なぜ、製造業のAIはPoCで止まるのか?
~ユースケースのミスマッチの真因と、現場の
データ断絶を越える「AI-Readyデータ」戦略~
2026年5月19日(火)13:00-14:00/オンライン開催
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
「データマネジメント2026」で好評だったセッションを再演します!
今回はNTTデータの新規講演との2部構成で、戦略と実践の両面からAI導入の壁を突破する特別版を用意しました。
製造業におけるAI活用において、PoCでは一定の精度が出たのに、
いざ本番環境や検討段階になるとプロジェクトが足踏みしてしまう・・・。
これは多くの企業が直面しているAI以前の壁です。
本セミナーでは、この製造業特有の課題をひも解き、AIを本番稼働させるための
「AI-Readyデータ」へのアプローチを1時間でお伝えします。
前半はNTTデータが講演。
「なぜAIはPoCで止まるのか」という本質的な問いに対し、PoCと本番環境における
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ます。
さらに、自社のデータがどこまで本番投入に耐えられるかを測る
「AI-Readyデータ適合性アセスメント」による現在地の把握と、
次の一手の見極め方を提示します。
後半はNTTデータ バリュー・エンジニアが講演。
長年の拠点拡大やM&Aによって生じた製造業特有のデータ断絶(バラバラのコード体系など)の
正体を暴き、アセスメントで見えた課題をどう具体的に解決するかを解説します。
現場の反発を招くIT主導の無理なコード統一に頼らない、データインフラ(MDM)構築や
データモデルの必要性など、AI導入を成功させる5つの実践ポイントをお伝えします。
AIの性能を左右するのは、優れた技術ではなく「良質なデータ」です。
データ戦略のためのアセスメントから、現場の泥臭い課題を解決する
データマネジメントの実践方法までを一気通貫で学べる貴重な機会です。
ぜひご参加ください。
■開催概要
・日 時:2026年5月19日(火) 14:00~14:50
・参加費:無料(要お申し込み)
・形 式:オンライン開催
・講 師:村瀬 全紀(株式会社NTTデータ)
宮下 純一(株式会社NTTデータ バリュー・エンジニア)
■詳細と申込み
https://w.bme.jp/38/657/2365/XXXX
:: 配信元 ::
日本データマネジメント・コンソーシアム事務局
info@japan-dmc.org
購読解除
https://w.bme.jp/38/657/2366/XXXX