
生成AI時代のAIエージェント その価値と可能性を見る
AIのビジネス活用が加速しており、企業においては無視のできない経営課題となっています。本稿では、AIエージェントの進化と活用価値について紹介します。
これまで日本の製造業は、熟練労働者の知見や技術、現場の業務オペレーションの改善力を土台にものづくりを進化させてきました。しかし、情報網や物流の発展によるグローバル化、多様化する消費者ニーズへの対応、豊富な知見・技術を有する熟練労働者の引退などが重なり、ものづくりの現場はこれまでにない課題に直面しています。
日本の製造業がこのようなビジネス環境で今まで以上にものづくりを進化させ、継続的な品質改善を実現するためには、いかにしてグローバル市場で優位に立つか、また培ってきた品質改善の手法をどのようにして継承していくか、経営と現場が一体となり早急に答えを出す必要があります。
PwCコンサルティングは、これら一連の経営課題に対して、最新のデジタル技術を適用した製造業・品質領域専用のデジタルトランスフォーメーション(DX)モデルを策定し、さまざまな経営状況に適用可能なソリューションとしてクライアントに展開しています。
Quality Digital Transformationは製品品質に関するあらゆるデータをデジタル基盤に収集・統合し、商品開発から製造、品質保証、カスタマーサービスにおける品質向上に直接的な効果を創出します。
製造や顧客、市場品質のデータ管理と問題管理プロセスの標準化
製品モデル/地域別の問題発生傾向と不具合コストの見える化ダッシュボード
→Microsoft Power BIを適用
リスクの高い不具合の自動抽出と過去の不具合発生傾向からの異常値の検出
→テキストマイニング/統計分析を利用
IoT稼働データと過去ナレッジデータベースからの予兆保全と対策推奨案の自動検索
→AI・マシーンラーニング(機械学習、教師あり)を活用
不具合解決までの期間の大幅な短縮
(例:15カ月→2週間)
不具合の事前検知による市場リコール台数の大幅な削減
(例:80%削減)
不具合対策コストの大幅な低減
(例:売上高比0.3%低減)
AIのビジネス活用が加速しており、企業においては無視のできない経営課題となっています。本稿では、AIエージェントの進化と活用価値について紹介します。
チャットボットやRPAなどを活用する業務効率化が進んでいます。本稿では、AIエージェントの今後の進化と、企業経営にもたらす影響について紹介します。
消費デバイスや消費形態の多様化が進むコンテンツ業界でビジネスモデルの変革が求められる中、権利処理業務の煩雑さが課題となっています。テクノロジーを活用して業務量を合理化し、コンテンツ流通のボトルネックを解消する鍵を解説します。
メッシュアーキテクチャ実現に向けたポイントをシステムの観点から考察し、中央データ基盤に求められる機能群ごとに解説します。