AI導入はしたけれど…76%が生産段階止まり？シーメンスが贈る『エンタープライズAI実行ウェビナー』で課題を解決！

2026-07-31

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AI活用、どこまで進んでいますか？多くの企業が直面する「実行の壁」

AI（人工知能）は、現代ビジネスにおいて欠かせない技術となりつつあります。多くの企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）推進の一環としてAI導入に意欲的ですが、その一方で、AIプロジェクトがなかなか実運用に結びつかないという課題も浮上しています。

マジセミ株式会社は、こうした課題を解決するため、シーメンス株式会社を主催に迎え、「【シーメンスエキスパートトーク第5弾】エンタープライズAIを実行フェーズにもっていくために」と題したウェビナーを開催します。

このウェビナーでは、AI導入の現状と課題を深掘りし、企業全体でAIを機能させるための具体的なアプローチが紹介されます。

多くの企業が直面する現実：76%のAIプロジェクトが生産段階に至らない理由

AI活用は世界中で拡大しているものの、産業分野におけるAIプロジェクトの道のりは決して平坦ではありません。驚くべきことに、実に76%ものAIプロジェクトが、概念実証（PoC）の段階で止まってしまい、実際の生産段階や実運用にまで至っていないという現実があります。

特に製造業では、プロセス自動化をAI投資の優先事項の上位に挙げる企業が46%にも上ります。しかし、実際にAIを導入した後、それを企業全体の業務実行へとつなげることには、依然として大きな課題が残されているのです。技術やツールの選択肢が増え続ける現代において、企業が直面しているのは、それらの多様な技術やツールをいかに連携させ、実際の業務の中で効果的に運用していくかという、重要な論点です。

AIの導入自体は比較的容易になってきていますが、それを既存の業務プロセスやシステムに深く統合し、継続的に価値を生み出す「実行フェーズ」へと移行させることの難しさが、この高い「生産段階に至らない」割合に表れています。

エンタープライズAIを阻む「5つの分断」とは？

全社的にAIを展開し、真のエンタープライズAIとして実行フェーズへと進めることができない背景には、企業に共通する「5つの分断」が存在すると指摘されています。これらの分断を理解せずにAIを全社展開しようとすると、往々にして壁にぶつかってしまうでしょう。

プレスリリースでは、その分断の一例として、以下の2点が挙げられています。

AIがアプリケーションや業務プロセスに統合されず、外付けの機能として扱われていること
AIが単なる「ツール」として、既存の業務とは切り離された形で導入されてしまうケースが多く見られます。これでは、AIが持つ本来のポテンシャルを最大限に引き出すことができません。業務フローの中にAIが組み込まれていないため、データ入力や結果の解釈、次のアクションへの移行が手作業に依存し、非効率性が生じます。結果として、AIは一部の専門家だけが使う特殊な技術となり、全社的な活用には至らないのです。
人の作業とエージェントの動きが並行するだけで、承認や引き継ぎがメールや会議に依存し、エンドツーエンドでつながらないこと
AIエージェントが特定のタスクを自動化できたとしても、その結果に対する人の承認や、次の担当者への引き継ぎが、依然としてメールや会議といったアナログな手段に頼っている状況です。これでは、AIがもたらすはずのスピード感や効率性が損なわれてしまいます。一連の業務プロセスがデジタルでシームレスにつながっていないため、途中でボトルネックが発生し、結局は手作業と変わらない、あるいはそれ以上の手間がかかってしまうこともあります。

これらの分断は、AI導入の初期段階では見過ごされがちですが、全社規模でAIの恩恵を享受しようとする際に、大きな障害となります。残りの3つの分断についても、AI・人材・アプリ・プロセス・ガバナンスというキーワードから、それぞれが連携不足や戦略の欠如といった形で、企業全体のAI展開を阻害している可能性があります。これらの分断を深く理解し、適切に対処することが、エンタープライズAI成功の鍵となるでしょう。

シーメンスが提案する解決策：グラフネットワーク実装の全体像

これらの分断を乗り越え、エンタープライズAIを実行段階へと進めるためには、AIを個別の機能として追加するだけでは不十分です。シーメンスは、データ、AI、アプリケーション、業務プロセス、そしてガバナンスといった要素を、一つの構造として統合的に設計することの重要性を強調しています。

その具体的な解決策として紹介されているのが、シーメンスの「RapidMiner Graph Studio」です。このソリューションは、企業内に散在する膨大な情報を「グラフ」という形でつなぎ合わせ、さらに「オントロジー」という仕組みを使ってそれらの情報を整理します。

グラフでつなぐ: 企業内の様々なデータ（顧客情報、製品データ、サプライチェーン情報など）は、それぞれが独立しているように見えますが、実際には密接な関係を持っています。RapidMiner Graph Studioは、これらの関係性を「グラフ」として可視化し、複雑な情報を一元的に把握できるようにします。これにより、これまで見えにくかったデータ間の関連性や隠れたパターンを発見しやすくなります。
オントロジーで整理する: 「オントロジー」とは、データの意味や関係性を共通のルールで定義する仕組みのことです。例えば、「顧客」というデータが、ある部署では「購入者」、別の部署では「利用者」と呼ばれていても、オントロジーによって「同じ顧客である」と共通の理解を持つことができます。これにより、データの曖昧さをなくし、AIが正確な判断や予測を行うための基盤を築くことが可能になります。

RapidMiner Graph Studioは、このように整理されたデータに基づいて、AIの開発から運用までを一貫してサポートします。そして、最も重要な点として、業務の中で「人とAIが協調して動くアプリケーション」の実装までを、一貫した全体像として捉えることができるのです。

このアプローチにより、AIは単なる自動化ツールではなく、業務プロセスに深く組み込まれた「賢いパートナー」となり、企業の競争力を圧倒的に高めることが期待されます。

このウェビナーはこんなあなたにおすすめ！

今回のウェビナーは、AI活用における具体的な課題を抱え、次のステップに進みたいと考えている方々に特におすすめです。

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