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
Автор: Collaborative DX
Загружено: 2026-02-05
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「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
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