【シーメンスエキスパートトーク】大企業のAI、なぜ本番稼働しないの？その謎を解き明かすウェビナー開催！

2026-03-31

コンカフェ

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大企業のAIはなぜ本番稼働に至らないのか？そのモヤモヤ、ウェビナーで解決！

そんなモヤモヤを解消するヒントが、今回のウェビナーに詰まっているんです！マジセミ株式会社は、「【シーメンスエキスパートトーク】大企業のAIはなぜ本番稼働に至らないのか」というテーマのウェビナーを開催します。

このウェビナーは、「シーメンスエキスパートトーク」の第1回として、AIを経営に活かすために本当に必要なこと、そしてそのための基本構造をわかりやすく整理してくれる導入編となっています。

AIが「PoC止まり」になる、意外な理由

AI投資は増えているのに、なぜ本番稼働に至らないのでしょうか？主な理由として、いくつかポイントがあります。

理由1：データがバラバラ問題！

AIが賢くなるためには、たくさんのデータが必要です。しかし、大企業では、データが部門ごと、システムごとに分断されていることが少なくありません。経理部門のデータは経理システムに、営業部門のデータは営業システムに、製造部門のデータは製造システムに…といった具合です。

これでは、AIが業務全体を横断して必要な情報を集め、学習することができません。まるで、違う言語を話す人たちが、それぞれ自分の言葉だけで話しているようなもの。これじゃあ、せっかくのAIも宝の持ち腐れになっちゃいますよね。

理由2：現場の「ちょっと待った！」問題

新しい技術を導入する際には、現場の抵抗感や不安がつきものです。「AIって本当に大丈夫なの？」「何かトラブルがあったらどうしよう？」といったリスクを取りにくい現場の環境や、AIに対する信頼不足、リテラシーの課題も、AIが現場に定着しない大きな要因となります。

AIは作れたとしても、それを現場で「使われ続ける」形まで持っていくのが非常に難しいのが現状なんです。

AIを経営に活かすための「3層基盤」とは？

では、どうすればこれらの課題を乗り越え、AIを本当に経営に活かすことができるのでしょうか？このウェビナーでは、そのためのカギとなる「データ統合」「開発・運用」「アプリ実装」という3つの層からなる基盤の全体像を解説します。

1. データ統合：AIの燃料をしっかり集める！

AIの性能は、良質なデータにかかっています。まずは、バラバラに散らばったデータを一箇所に集め、AIが使いやすい形に「統合」することが不可欠です。非構造化データ（テキストや画像など）も含め、必要な情報を漏れなく、そして正しくAIに供給できるようにする。シーメンス社のRapidMinerは、このデータ準備やモデリングのプロセスを強力にサポートし、AIが学習するための「燃料」を効率的に供給する手助けをしてくれるでしょう。

2. 開発・運用：AIを育て、使い続ける仕組み作り！

AIモデルは一度作ったら終わりではありません。ビジネス環境やデータは常に変化するため、AIもそれに合わせて進化し続ける必要があります。この層では、AIモデルの開発からデプロイ、そして継続的な監視・改善までを、持続可能な形で運用していくための仕組みを構築します。これにより、AIが常に最新の状態で、最適なパフォーマンスを発揮できるようになります。

3. アプリ実装：AIを現場で「使える」形に！

どんなに高性能なAIモデルがあっても、現場の人が使いこなせなければ意味がありません。この層では、AIの機能を現場の業務プロセスにスムーズに組み込み、直感的に操作できるアプリケーションとして提供することを目指します。シーメンス社のMendixのようなローコード開発プラットフォームは、この「アプリ実装」のスピードを大幅に加速させ、現場のニーズに合わせた柔軟なAI活用アプリを迅速に開発することを可能にします。

この「データ統合」「開発・運用」「アプリ実装」の3層がしっかりと連携し、噛み合うことで、AIはPoCの段階を超え、実際の業務価値を生み出す「本番稼働」へとつながっていくのです。

ウェビナーでは、きっと具体的な事例も紹介されることでしょう。例えば、製造業での品質管理のAI化、金融業界での不正検知、顧客サポートの自動化など、様々な分野での成功事例から、自社に活かせるヒントが見つかるはずです。