AI時代の製造業、ノーコード活用はなぜ伸び悩む？シーメンスがデータ連携の壁を解説するウェビナー開催！

2026-06-23

コンカフェ

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製造業で進むノーコード活用、その次の壁

製造業におけるノーコード・ローコードの活用は、着実に広がりを見せているんだ。現場主導で業務改善が進んだり、特定の部門に特化したアプリがサッと開発されたりすることで、日々の業務効率はぐっと上がったはず。

でも、生成AIの登場は、この流れに大きな変化をもたらしたんだ。これまでは「いかに早く、簡単に」が重要視されていたけれど、AIがビジネスの中心になりつつある今、それだけではもう十分じゃないんだね。

大手製造業が今、真剣に考えているのは、「個別部門での小さな成功を、どうやって企業全体で使える大きな力に変えていくか」ということ。つまり、部分的な改善だけでなく、会社全体の競争力を高めるための戦略が求められているんだ。

なぜデータ連携できないと、AI活用は全社展開できないのか

AIを活用して会社全体を強くしたい！そう思っていても、なかなか全社展開に進まない…そんな悩みを抱えている企業は少なくないみたい。その背景には、実はノーコード・ローコード活用の不足だけじゃない、もっと大きな「データ連携の壁」があるんだ。

想像してみて。現場や部門ごとに、それぞれ便利なツールを導入して活用しているとするよね。でも、PLM（製品ライフサイクル管理）、MOM（製造オペレーション管理）、ERP（企業資源計画）といった基幹システムや、IoTから集まるデータが、それぞれバラバラに管理されていたらどうなるだろう？

AIは、必要な情報を「文脈」と一緒に学習・推論することが得意なんだ。でも、データが分断されていると、AIはバラバラの情報をうまく繋ぎ合わせることができない。結果として、特定の部門での改善や、PoC（概念実証）止まりになってしまいがちで、企業全体の競争力向上にはなかなか繋がらないんだ。まるで、たくさんのピースがあるのに、パズルが完成しないようなものだね。

データ連携を支えるシーメンスのAIポートフォリオ

じゃあ、この「データ連携の壁」をどう乗り越えればいいんだろう？

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導入を積み重ねるだけじゃなく、「データ連携を前提とした基盤設計」がとっても重要になってくるんだ。シーメンスが提案するのは、この基盤を支える「Siemens Xcelerator」というプラットフォーム。

このプラットフォームを軸に、Mendix、AI Studio、そしてGraph Studioという3つのツールが連携することで、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と繋げる道筋を具体的に解説してくれるんだ。

Mendix：業務アプリを素早く実装するためのノーコード開発プラットフォームだよ。現場の「こうしたい！」をすぐに形にできる、まさに「早く作れる」部分を強力にサポートしてくれるツールだね。
AI Studio：AIモデルの構築から展開、PoC（概念実証）から実際に現場で使う本番環境への移行までをスムーズに進めるためのツールなんだ。せっかく作ったAIモデルを、ちゃんとビジネスに活かすための道筋を作ってくれるよ。
Graph Studio：これが今回のウェビナーの肝とも言える「データ連携」の主役！PLM、MOM、ERPといった社内の基幹システムはもちろん、IoTデータや外部の基盤に散らばるさまざまなデータを、まるで網の目のように繋ぎ合わせてくれるんだ。AIが必要なデータを「関係づけて」扱える状態を実現することで、AIが真の力を発揮できる環境を整えてくれるんだね。

これらのツールが連携することで、これまでバラバラだったデータが繋がり、AIがより賢く、より広い範囲で活躍できるようになる。そうすれば、ノーコード活用が部門の枠を超え、製造業全体のDXを加速させる大きな推進力になるはずだよ！