製造業に立ちはだかるAI導入の壁、日本と世界の共通点とは

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 製造業におけるAI導入は、生産性向上や品質管理の高度化を実現する一方で、複数の課題を抱えている。MMD研究所の調査によれば、設備やシステムの老朽化、データの整備不足、人材育成の停滞が主な要因と指摘されている。特に、既存の機械はリアルタイムでAIを活用できる設計ではないため、センサーの追加や配線の改修といった初期投資が膨大となる。実際に取得できるデータは質に乏しく、学習モデルの精度も限られるという現実がある。AIを使いこなせる現場人材の育成が追い付かず、導入が技術負担のみで終わっているケースも目立つという。 製造業の事業者にAI導入の課題を聞いたところ、AIの効果がよく分からないとの回答が26％、導入費用が高いが23.8％、システム管理が