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シーメンス株式会社×株式会社アルネッツ共催
【シーメンスエキスパートトーク FY27 第1弾】
熟練技術者の暗黙知を、どう次世代に継承するか
～オントロジーの専門家が語る、暗黙知という資産を企業のAIに活かす方法～
世代交代が進む製造業、暗黙知をどう企業に残すか
日本の製造業を支えてきた技術者は、長年の経験から多くの知識やノウハウを蓄積しています。しかし、その多くは本人の頭の中にあり、若手へ十分に引き継がれていないケースもあります。これからの国際競争を勝ち抜き、日本の製造業の復権につなげていくためにも、こうした暗黙知を企業の資産として残し、次世代へ継承していくことが重要です。
生成AIだけでは、「判断のつながり」まで継承できない
たとえば製造現場でトラブルが起きたとき、ベテランは経験をもとに「どこを確認するか」「どのデータを見るか」「誰に聞くか」を判断し、原因を探っていきます。ところが、製品、部品、設備、サプライヤー、過去の不具合などの情報は複数のシステムに分かれており、それらが「どうつながっているのか」まではデータとして整理されていないことがあります。生成AIをはじめとする法人AIを導入しても、こうした業務の背景や関係性がわからなければ、ベテランが行ってきたトラブルシューティングの考え方まで再現することは容易ではありません。
オントロジーで、暗黙知をAIが活用できる企業資産へ
本セミナーでは、熟練技術者が経験の中で身につけてきた知識や 「判断のつながり」 を、次世代へ継承し、企業のAIに活かすための考え方を 「オントロジー」 を軸に解説します。オントロジーとは、製品、部品、設備、サプライヤー、トラブルなどが「どのような関係にあるのか」を定義する、いわばAIが理解するための 「知識の設計図」 です。オントロジーの専門家が、その基本的な考え方から、企業内に散在するデータや知識を関係性とともにつなぐ方法、さらにそれを実現する Intelligence Center X／Graph Studio の仕組みまで、製造業での活用例を交えてわかりやすく解説します。
こんな方におすすめ
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製造DXや品質改善を推進する立場で、ベテラン技術者の知見を次世代へ継承したい方
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品質トラブルへの対応や原因分析が、特定のベテラン技術者に依存している方
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生成AI・法人AIを活用し、製造現場の知識や判断を企業の資産として活かしたい方
＜概要＞
■開催日時：2026年 10月 30日（水）15時～16時
■開催方式：オンライン
シーメンス株式会社×株式会社アルネッツ共催
【シーメンスエキスパートトーク 第4弾】
AI時代、製造業のノーコード活用が伸び悩む理由
～データ連携の壁とシーメンスの統合AIポートフォリオ紹介～
製造業で進むノーコード活用、その次の壁
製造業でもノーコード・ローコード活用は広がりつつあり、現場主導での業務改善やアプリ開発は以前より進めやすくなっています。一方で、生成AIの登場によって、単に早く作れることや簡単に実装できることだけでは、企業としての競争力につながりにくくなっています。いま大手製造業で問われているのは、個別部門での小さな成功を、企業全体で活用できる形へどう広げるかです。
なぜデータ連携できないと、AI活用は全社展開できないのか
AI活用が全社展開に進まない背景には、ノーコード・ローコード活用そのものの不足ではなく、データ連携の壁があります。現場や部門ごとにツール活用が進んでも、PLM、MOM、ERP、IoTデータなどが分断されたままでは、AIは必要な文脈を持って学習・推論できず、部門最適の活用にとどまりやすくなります。その結果、個別の改善やPoCは生まれても、企業全体の競争力向上につながる形で広げることが難しくなります。
データ連携を支えるシーメンスのAIポートフォリオ
製造業でノーコード・ローコード活用を企業レベルで展開するには、個別の業務改善やAI導入の積み上げではなく、データ連携を前提とした基盤設計が必要です。本セミナーでは、 Siemens Xcelerator を軸に、 Mendix、AI Studio、Graph Studio の役割を通じて、その全体像を紹介します。Mendixは業務アプリ実装を、AI StudioはAIモデルの構築・展開とPoCから本番移行を、Graph StudioはPLM、MOM、ERPや外部基盤をまたいでデータを繋ぎ、AIが必要なデータを関係づけて扱える状態を実現します。これにより、ノーコード活用を個別最適で終わらせず、製造業の全社活用へつなげる道筋を具体的に解説します。
＜概要＞
■開催日時：2026年 7月 15日（水）13時～14時
■開催方式：オンライン