AI活用の号令は出たものの、いざ検討を始めると「データの所在やコード体系がバラバラ」という現実に突き当たり、プロジェクトが足踏みしてしまう──。これは多くの製造業が直面している「AI以前の壁」です。長年の拠点拡大や海外進出、商習慣の違いにより、各現場で最適化されてきたデータは、そのままではAIにとって「解読不能なノイズ」でしかありません。この「歴史的背景」を無視して検討を強行しても、現場の納得感は得られず、投資は無駄に終わります。本講演では、検討を停滞させている「データの不備」の正体を暴き、いかにしてAI-Readyなデータへと昇華させるか。IT主導の無理なコード統一ではない、戦略的なデータマネジメントの実践的な第一歩を解説します。
本セッションは、株式会社NTTデータ バリュー・エンジニア様の提供でお送りいたします。