「あの図面はどこ？」「あの案件の進捗は？」「どの案件が危ない？」──。こうした探し物や確認に時間を奪われていないだろうか。製造業の現場でも、本来集中すべき「設計」や「顧客提案」よりも、過去図面の検索や部門間の調整、上司への説明に毎日追われているという声がよく聞かれる。
解決の鍵となるのが、情報の可視化と共有、そしてAIの活用だ。営業・設計・開発の情報がつながり、AIがそれを活用できたら、現場はがらりと変わる。例えば、設計者を悩ませる過去図面の検索は、AIが価格や商談履歴まで芋づる式に探し当ててくれる。営業による進捗確認は、営業支援ツールで設計の進捗や課題まで見られるようにすることで、毎回のやり取りが不要になる。上司が抱く不安にも、AIが問題発生前に先回りしてリスクと対応策を提示する。
本動画は、製造業の設計開発部門向けに、営業、設計、管理者のそれぞれが“確認地獄”から抜け出し、本来の仕事に集中できるまでの様子を描いたものである。次世代EV（電気自動車）部品の開発現場を舞台にした6つのシーンで、分かりやすく説明している。開発現場の変化を、映像でぜひ体感してほしい。
AIが出力する結果の信頼性を支えるのは、正確で整合性の取れたデータだ。本資料では、信頼できるAIの基盤となるデータ完全性について、データ統合、品質とガバナンス、データへのコンテキスト付加という観点から解説する。
エージェント型AIの自律的な判断は、データが不完全だと期待通りに機能しない。本資料では、AI導入の責任者向けに、内部統制や規制要件を逸脱せず、想定されたリスクの範囲内で成果を出すための6要件を解説する。
データは企業活動に不可欠な貴重な資源だが、それは「品質の高いデータ」であることが条件だ。本資料では、「データ検証」と「データエンリッチメント」の意義と、それを実現するソリューションについて解説する。
多くの企業が複数のセキュリティ製品を導入しているが、製品が増えるほど運用負荷は増す。本資料では、製品を2種類以上導入している企業の担当者410人を対象とした調査を基に、運用現場の厳しい実態と課題を分析している。
セキュリティ対策の実務に携わる420人を対象とした調査結果をもとに、大手企業が直面している運用の限界について解説する。その上で、直面する課題の解決策となり得る、現実的なセキュリティ強化の3ステップを示す。
