バッテリー業界におけるAIの実運用化

AI活用の取り組みは広がっていますが、2025年のMcKinseyの調査によると、実証実験の段階を超えて活用できている企業はわずか15％にとどまっています。

PoCや個別活用にとどまらず、統制の取れた全社的なAI活用へ。

最新のギガファクトリーでは、1日に最大50TBものデータが生成される一方、その約90％が十分に活用されていないとされています。点在するバッテリーライフサイクルデータを活かし、再現性と拡張性のある業務プロセスへ変革するためのロードマップをご紹介します。

このeBookでわかること

• コンテキストレイヤーの構築：開発から製造までの情報をつなぎ、AIがデータの意味を理解できる基盤の作り方
• 目的に応じたAI活用：予測、生成、ナビゲーションなど、業務ごとに適切なAIを活用する考え方
• インサイトから実行へつなげる仕組み：ダッシュボード中心の運用から、人の判断を取り入れながらAIエージェントが業務を支援するアプローチ
• AIのガバナンスと拡張：安全性や品質が求められる製品に必要なトレーサビリティ、監査性、管理体制を確立する方法

AI活用を競争優位につなげるために

AIの価値は、個別の実証実験ではなく、組織全体で継続的に活用できる仕組みを構築することで発揮されます。人の判断を取り入れながら開発・製造データをつなぎ、AIを実務に定着させることで、イノベーションの加速と競争力の向上を実現できます。

AIを実験段階で終わらせないために。実運用化と全社展開のポイントを、eBookでご確認ください。