【Podcast番組】『製造業進化論 －技術とデジタルと経営と－』の新エピソードが配信

当社制作のPodcast番組『製造業進化論 －技術とデジタルと経営と－』の新エピソード（#03、#04）が配信となりました。

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#03 AI導入はなぜ遅れる？専門家が語る日本製造業の現在地[AIで描く製造業の未来（前編）]

【番組内容】
AIの話題を聞かない日はないほど技術が進化する一方で、日本の製造現場への導入はなぜか進まない… 。
今回は、20年以上にわたりAI研究の最前線に立つ、オーツー・パートナーズAI事業責任者の武田秀樹をゲストに迎え、日本製造業とAIの「リアルな現在地」を鋭く分析します 。
海外の製造業がAIを駆使して成果を上げる中、なぜ日本の企業は一歩を踏み出せないのか？
専門家の視点から、技術的な課題だけでなく、日本企業特有の文化や20年前から変わらない新技術への心理的抵抗といった根深い問題に切り込みます。生成AI時代の好機を最大化するための「最後のチャンスになるかもしれない」今、何をすべきかを考えます。

【今回の聴きどころ】
・20年来のAI専門家、武田秀樹が語る自身のキャリアとAIの歴史 ・日本製造業のDXはなぜ「重い」のか？部門間の縦割りや情報のサイロ化という構造的課題
・「作って試して直す」文化への変革が急務
・技術導入のハードルは下がったはずなのに、なぜ活用が進まないのか？
・今こそ正念場。生成AI時代は製造業にとって「最後のチャンス」かもしれない
本日の放送内容に関連したコラム記事を公開しています。より深く知りたい方はぜひご覧ください。

#04 生成AIは「第2幕」へ、海外事例に学ぶ自己改善型工場と日本の勝機[AIで描く製造業の未来（後編）]

【番組内容】
AI開発は、より良いモデルを作る「第1幕」から、AIに何をさせるかを定義する「第2幕」の時代へ。今回は、前回に引き続きAI専門家の武田秀樹と共に、AI活用の最先端を走る海外の「自己改善型工場」の実例を徹底解説。この大きな変化の中で、日本の製造業が持つ「強み」と「勝機」を探ります。 BMWやシーメンス、フォックスコンは、AIエージェントやデジタルツインをいかに活用し、生産性を劇的に向上させているのか？ そして、設計期間を87%も短縮したイートンの成功を支えたデータ統合技術「MCP」とは？ 複雑な課題を分解し、品質・コスト・納期を最適化してきた日本の経験こそが、これからのAI時代を勝ち抜く鍵になるかもしれません。

【今回の聴きどころ】
・海外で進む「自己改善型工場」とは？BMW、シーメンス、フォックスコンの挑戦
・AIが自律的に連携し工程を自動化する「AIエージェント」
・設計期間を87%短縮！イートンの事例に学ぶデータ統合技術「MCP」の威力 ・AI開発は「モデル中心」から「問題定義中心」の時代へ。今が日本のチャンス
・現場の「暗黙課題」を「評価タスク」へ。日本の製造業が持つ強みを活かす方法

【ゲスト】武田秀樹（執行役員）

早稲田大学卒業。自然言語処理を用いた特許評価、国際訴訟／企業不正における証拠発見およびコンプライアンスのDX化を専門領域とし、アプリケーション開発、AI技術研究開発に20年以上従事。研究開発組織の立ち上げ、運営経験多数。CTOとしての技術経営および米国NASDAQ上場を経験。2024年よりオーツー・パートナーズに参画。

【本エピソード関連コラム】

AI技術革新が描く製造業の未来と日本の現在地｜コラム｜オーツー・パートナーズ