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AI活用の「リスク」にどう向き合う？ 覚えておきたい「AIガバナンス」構築の手法 透明性のある説明可能なAIとは AIを活用したビジネスを展開しているなら、ことさら正しくAIモデルを選びたいものです。ドリフトによる精度低下や潜在的な問題、致命的なミスに気付けるでしょうか？...

週40時間の属人業務に終止符？ 製造現場の非効率を解消する「AIエージェント活用術」 人手不足、情報の分断、属人化した業務。製造現場が抱える"三重苦"は、汎用的な生成AIツールだけでは改善が難しいと言われています。本記事では週40時間を飲み込む非効率の正体と、AIエージェントが現場にもたらす変革を、製造業における具体的なユースケースとともに解説します。

スマートな資産管理で製造業の競争上の優位性が向上 絶え間ない変化の中で、メーカーが競争上の優位性を保つには、リアルタイムで高品質なデータを収集し、それを効果的に活用する必要があります。これにより、工場資産のパフォーマンスや運用方法に関する意思決定を強化できます。 また、製造現場の機械をデジタル化することで、効率性・柔軟性・稼働時間を継続的に向上させることが可能です。しかし、センサーやエラー診断プログラムを導入しても、多くのメーカーは依然としてデータの解読に苦労しており、今日の製造スピードに対応できない旧式の資産管理テクノロジーに依存しているのが現状です。...

AIエージェントで業務変革── IBM watsonx Orchestrate がもたらす自動化の最適解 2022年以降、大きなモメンタムに突入したと言っても過言ではありません。現在では、業界や企業の枠を超え、グローバル規模で「生成AIをどのように活用していくか」というテーマに取り組むフェーズを迎えています。 こうした中で注目されているのが「エージェントAI」です。大手企業からスタートアップまで、さまざまな企業がエージェントAIの提供に参入し、激しく競争を繰り広げています。 エージェントAIは大きな可能性を秘めている一方で、新たな複雑性を生み出すことへの懸念も指摘されています。

Put AI to Work in Supply Chains サプライチェーンの状況は不確実性に満ちています。世界的な混乱、地政学的な緊張、サプライヤーの遅延、そして変動の激しいコスト環境や顧客需要の変動が続いています。 こうした中、サプライチェーンおよび調達のリーダーは、業務における可視性・回復力・俊敏性・コスト効率の向上に絶えず取り組んでいます。これらの目標は、生成型AI（ジェネレーティブAI）の可能性とまさに合致しています。...

成功事例も多い？ 地味だけど最強「生成 AI 活用術」、効果が 出やすい“ある領域”とは eBook「成功事例も多い？ 地味だけど最強『生成AI活用術』、効果が出やすい“ある領域”とは」

設備保守の卓越性を実現する実践ガイド – 製造業 設備保全とはどのようなもので、どういった種類があるのか解説！設備寿命と生産性の最大化に貢献

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