インダストリアルAIにおける障壁の低減とリターンの最大化
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...