製造業のAIプロジェクトを成功させる「Sinequa」活用ウェビナー開催

製造業でのAI導入が加速する一方、定着しないプロジェクトが急増している ChatGPTをはじめとするAIの台頭により、製造業においてもAI活用への期待が急速に高まっています。SIerやITコンサルタントにとっても、製造業顧客へのAI提案は今や最重要テーマのひとつとなりました。しかし現実には、多くのAIプロジェクトがPoC段階で止まり、業務への定着にまで至らないケースが後を絶ちません。ROIを明確に示せないまま予算が凍結される事例も相次いでおり、「顧客へのAI提案をどう成果につなげるか」はSIer・ITコンサルタントにとって急務の課題となっています。

AI導入を"目的"にしたプロジェクトがPoCを量産している PoCで終わるAIプロジェクトが増える背景には、共通したパターンがあります。「AI導入」そのものがゴールになり、解決すべき本当の業務課題が後回しになっていることです。AIへの期待が高まる中、「まず導入ありき」で進むプロジェクトが増えており、課題の定義が不十分なままPoC段階で止まってしまうケースが後を絶ちません。しかしAIはあくまで手段です。「何の課題を、どう解くか」を先に定めなければ、どれだけ高性能なAIを導入しても業務は変わらず、ROIも見込めません。製造業顧客へのAI提案を成果につなげるには、まず現場が抱えるリアルな課題を起点にすることが不可欠です。

古い図面・保守記録・ベテランの暗黙知——製造業の「探せない問題」をSinequaが解く では、製造業顧客が本当に困っていることは何か。例えば、ベテラン社員に聞かないと見つからない数十年分の図面や保守記録、退職が迫るベテランの暗黙知の消失——こうした「情報を探せない」問題が、製造業のAI活用を阻む大きな壁となっているケースが少なくありません。本セミナーでは、こうした製造業固有の課題を解決するエンタープライズサーチ「Sinequa（シネクア）」を紹介します。SharePointやSlackはもちろん、WindchillやTeamcenterといったPLM内のデータまで横断検索でき、AIと組み合わせることで根拠付きの高精度な回答を提示できます。設計の再利用、型番選定、技術サポート、調達管理など、製造業の現場で求められる検索基盤として、お客様への具体的な提案にぜひご活用ください。