DX推進やAI活用の停滞は、特定の企業だけの課題ではない。その背景には、専門用語やツールの氾濫、部門ごとにサイロ化したデータ、目的が曖昧なまま開始されるプロジェクト、そして自社の成熟度を無視した取り組みといった、要因が立ちはだかっている。
これらの課題は意欲的なプロジェクトをPoC止まりにし、投資対効果を見いだせないまま失速させる典型的な落とし穴といえる。
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データ活用で成果を上げている企業の取り組み
データ活用で着実に成果を上げている企業に共通するのが、必ず同じ順番で取り組みを進めている点である。
いきなり高度なAI導入を目指すのではなく、まず自社の課題を定義し、分断されたデータを統合して「誰もが同じ事実を見られる状態」を作る。その上で、業務状況の可視化、予測AIや生成AIによる判断支援へと、取り組みを発展させているのだ。
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リンク先のコンテンツでは、データ活用の取り組みを成功に導くための「5ステップモデル」と、その具体的な実践ステップを解説している。住宅設備品メーカーの成功事例も交え、自社のデータ活用における現在地の把握や、PoC止まりの状況を打開するためのヒントが得られるはずだ。
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