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今回は、「経験豊富なデータサイエンティストが語る！効果の出やすいビジネス課題へのDXアプローチ～製造業事例で解説～」について解説します。
目次
DXとは
DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、ビジネスや組織の活動をデジタル技術で変革することを指します。
データ分析や人工知能（AI）はDXの中でも重要な要素であり、昨今の製造業ではさまざまな課題に対するデータ分析やAIの活用が進んでいます。
データ分析やAIを製造業に活用することで、効率化や生産性の向上、新たなビジネスチャンスの創出の可能性を高めることができます。
そこで、本稿では製造業の皆様に向けて、DXを活用したビジネス課題の解決方法をご紹介します。
製造業の課題とDX活用シーン
製造業では、人材不足とスキルギャップ、製品からサービスへの転換、ダイナミックケイパビリティの向上など、様々な課題が山積しています。
これらの課題を解決し、製造工程の改善や効率化を実現するために、DXの推進が注目されています。
例えば、設計支援AIの作成や生産工程の自動化、サービスのカスタマイズなど、DXを活用することで効果的な解決策を見つけることができます。
製造業におけるDX動向
現在の製造業では、データとの関わりが欠かせません。
上の図からもわかるように、製造業におけるDXプロジェクトは、IT部門や研究開発だけでなく、全ての部門が関与しており、全社でのデータリテラシーの向上がDX成功の鍵といえます。
DX/AIソリューション開発の特色
AI開発の特徴の一つであり、最も困難な点は「事前にAIの性能や効果が明確にならない」ことです。
AI開発では、この「実際にやってみないとわからない」という側面を考慮しながら、アセスメント、PoC、開発、追加学習などの段階を踏んで探索的に進める必要があります。
このようなリスクをできる限り回避しつつ、効果的にAIを活用するためには、“優先的な”ビジネス課題から順にAI開発を適用していくことが重要です。
優先的なビジネス課題に対するAIソリューションとは
取り組みたいAIソリューションが複数ある場合、どのテーマから取り組むか事前に優先順位を付けるためには、ビジネス上の効果と実現可能性の両面を検討する必要があります。
特に実現可能性の予測は難しい場合があります。
本稿ではそのような場合に実現可能性の高いAIソリューションをどのような観点で考えるべきかを製造業事例を交えて解説しています。
効果の出やすいビジネス課題へのAIアプローチ
実現可能性の検討の際に、ビジネス観点では、施策具体性、AI代替に対する心理的要因、リスク、制約、課題の一般性などを考慮する必要があります。
また、アナリティクス観点では、要求制度、データ取得難易度、データ品質、問題の解きやすさ、などを考慮するとよいでしょう。
各観点の詳細な解説はぜひ資料をご覧ください。
まとめ
前述したように、AIプロジェクトは事前に効果が不明瞭でやってみなければわからない、という特徴があります。
PoCのリスクを可能な限り抑えるため、実現可能性を事前に確認し、AIソリューションに優先順位をつけて取り組むことをお勧めします。
