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製造業でもノーコード・ローコード活用は広がりつつあり、現場主導での業務改善やアプリ開発は以前より進めやすくなっています。一方で、生成AIの登場によって、単に早く作れることや簡単に実装できることだけでは、企業としての競争力につながりにくくなっています。いま大手製造業で問われているのは、個別部門での小さな成功を、企業全体で活用できる形へどう広げるかです。
AI活用が全社展開に進まない背景には、ノーコード・ローコード活用そのものの不足ではなく、データ連携の壁があります。現場や部門ごとにツール活用が進んでも、PLM、MOM、ERP、IoTデータなどが分断されたままでは、AIは必要な文脈を持って学習・推論できず、部門最適の活用にとどまりやすくなります。その結果、個別の改善やPoCは生まれても、企業全体の競争力向上につながる形で広げることが難しくなります。
製造業でノーコード・ローコード活用を企業レベルで展開するには、個別の業務改善やAI導入の積み上げではなく、データ連携を前提とした基盤設計が必要です。本セミナーでは、 Siemens Xcelerator を軸に、 Mendix、AI Studio、Graph Studio の役割を通じて、その全体像を紹介します。Mendixは業務アプリ実装を、AI StudioはAIモデルの構築・展開とPoCから本番移行を、Graph StudioはPLM、MOM、ERPや外部基盤をまたいでデータを繋ぎ、AIが必要なデータを関係づけて扱える状態を実現します。これにより、ノーコード活用を個別最適で終わらせず、製造業の全社活用へつなげる道筋を具体的に解説します。
従業員1,000名以上の大手製造業で、ノーコード・ローコード活用の次の打ち手を検討しているDX推進担当者
AI投資を進めているものの、部門単位の活用やPoC止まりから先に進めず、全社展開に課題を感じているDX推進責任者
単体ツールではなく、データ連携を前提とした統合プラットフォームでAI活用を進めたい情報システム部門の担当者
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