• 11:00 | 11:20

  ものづくり白書とハノーバメッセから読み解く　製造業データとAI活用の現在地とこれから

  講演内容

  製造業におけるデータ活用は、「集める」段階から「活かして成果を出す」段階へと移りつつあります。経済産業省『ものづくり白書2026』では、マニュファクチャリングチェーンにおけるデータを集めても活用・成果に結び付けられていない実態が浮かび上がっています。また、AI活用を阻む課題としては「データ連携・AIに関する知識やノウハウの不足」「必要な人材の不足」が上位に挙げられています。
  一方、世界最大級の産業見本市ハノーバーメッセ2026のMicrosoftブースでは、「Industrial Intelligence Unlocked」をテーマに、設計・生産・サプライチェーン・保守を横断してAIが工場を継続的に改善する"未来の工場"が示されました。
  本セッションでは、白書が示す国内製造業の現在地と、ハノーバーメッセが示す最前線の双方を読み解き、Microsoftが提供するフィジカルAIフレームワークを軸に、AI駆動型のオペレーション変革を実現するアーキテクチャと、その第一歩の踏み出し方をご紹介します。

  登壇者

  東京エレクトロン デバイス株式会社
  EC第二ソリューション本部　クラウドIoT営業推進部　部長代理

  石丸 浩

  11:20 | 11:40

  AI活用と共に進める製造データ分析
  ～ 今あるデータから始める最適条件探索・品質予測・異常兆候の可視化 ～

  講演内容

  フィジカルAIへの期待が高まる一方、その実現にはデータ基盤や学習環境の構築、十分な学習データの準備など、一定の時間と専門性が必要です。
  そこで重要になるのが、AI活用の準備と並行して、すでに蓄積されている実験・製造データへの理解を深めておくことです。
  本セッションでは、Microsoft Fabric／OneLakeに蓄積された実データを活用し、良品につながる最適条件の探索、条件変更による品質・性能の予測、さらに異常兆候の可視化・監視まで、今あるデータから始められる分析アプローチをご紹介します。
  AIによる学習・推論と、現場が根拠を理解・納得しながら進める統計分析。それぞれの特長を活かしながら、AI活用につながる製造データ分析の進め方を、BIGDAT@Analysisを用いた具体例とともに解説します。

  登壇者

  サイバネットシステム株式会社
  技術本部 IoT/XRサービス部 XRソリューション課 シニアエキスパート

  阿部 国寛 氏

  11:40 | 11:50

  質疑応答

※プログラム、タイトルは、予告なく変更される場合があります。