業界特化型アクセラレーターの体系化により、企業はインダストリアルAIの導入を迅速化し、ニーズに応じて柔軟かつスケーラブルに展開可能となります。
AI導入における一般的なデジタル障壁ーデータクレンジングやバイアス検出などーは克服されつつある一方で、「人財スキルの壁」が依然として最も根強い課題であることが明らかになっています。
人財不足とアップスキリング施策の欠如が重なることで、「どこからAIを導入すべきか」「どのように実装すべきか」企業側が明確な指針を持てない状況に陥ることがあります。このような指針の欠如は、断片的かつ部門ごとに孤立したモデル開発を招き、コストの急増や投資対効果の不透明化を引き起こします。従来のAI導入にとっても大きな障壁ですが、より厳密な検証が求められるインダストリアルAIの展開においては、こうした課題が開発そのものを阻害しかねません。
この課題意識こそが、日立のマネージドサービス部門におけるインダストリアルAIの実践的アプローチを生み出す原動力となりました。日立は、既存プロセスにAIを外付けするアウトサイドイン型ではなく、業界ごとの専門領域に向けてAIアクセラレーターを内側から構築するインサイドアウト型の視点で導入を進めています。
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