なぜAIプロジェクトは失敗するのか？ 成功の鍵を握る「良質なデータ」という経営資産/Part3/日本の製造業の勝ち筋は「データ」にあり！ AI時代を勝ち抜くデータセントリック戦略 скачать в хорошем качестве

なぜAIプロジェクトは失敗するのか？ 成功の鍵を握る「良質なデータ」という経営資産/Part3/日本の製造業の勝ち筋は「データ」にあり！ AI時代を勝ち抜くデータセントリック戦略

「AIを導入しよう」という号令で始まったプロジェクトの多くが、なぜPoC（概念実証）レベルで止まってしまうのでしょうか？ その背景には、目的の不明確さとデータの品質管理という、避けては通れない課題があります 。 本動画では、AI活用を一時的な流行で終わらせず、実ビジネスに貢献させるための具体的なプロセスを解説します。「ガーベージ・イン、ガーベージ・アウト（ゴミを入れればゴミが出る）」という教訓を元に、質の高いデータを用意するための基盤作りと、現場の専門家を巻き込むことの重要性を説きます 。 ■ この動画の対象者 ・AI導入のPoCが停滞しているプロジェクト担当者 ・AI・データ活用プロジェクトの成功率を高めたいマネジメント層 ・現場に眠るデータを「競争力の源泉」に変えたい経営者 ■ この動画の見どころ ・PoCが失敗する最大の理由：「目的」の欠如 ・ガーベージ・イン、ガーベージ・アウト：予測精度を阻む「ノイズ」の正体 ・AIプロジェクトを成功させる3要素：目的、質の高いデータ、ドメイン知識 ・手段（AI導入）が目的化した時に陥る「現場からの拒絶」 【目次（タイムスタンプ）】 00:00 ダイジェスト 01:40 なぜPoCで終わってしまうのか？ 02:17 ガーベージ・イン、ガーベージ・アウト（GIGO）の法則 03:22 現場に合わせた「正しいデータ」を用意する仕組み 04:26 PoCの段階から各システムを繋ぐ「データパブリック」の重要性 05:35 成功に不可欠な3つの条件（目的・質・専門家） 07:25 失敗の典型：手段が目的になっていないか？ 09:24 データ資産こそが製造業の差別化・参入障壁になる ▼Collaborative DX Webメディアはこちら https://www.collaborative-dx.com/ ▼コラボ・取材依頼などはこちら https://www.collaborative-dx.com/cont... ◆CollaborativeDX運営企業 フューチャーアーティザン株式会社 https://www.future-artisan.co.jp/ ▼フューチャーアーティザン株式会社　YouTubeチャンネル    / @futureartisan_videocontent   ▼「アーティザンな人たち」：フューチャーアーティザン株式会社サブチャンネル    / @futureartisan_subchannel   ▼Collaborative DX Webメディア はこちら https://www.collaborative-dx.com/ #製造業DX #データのサイロ化 #部分最適 #全体最適 #IPA #データレイク #データパブリック #DX動向調査 #PoC #GIGO #データマネジメント #DX成功法則 #参入障壁 #データクレンジング #製造業AI #意思決定