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タグ: 製造

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コラム
コラム 約5分

AIのセキュリティ要件、稟議に通る説明ができますか

来月の稟議を前に、AIのコンテンツ安全性をどう経営陣に説明するか。NVIDIAの新モデルから、製造業DX担当者が読み取った論点。

石井 雅之
石井 雅之 50代・大手製造業・部長
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導入事例
導入事例 約5分

ウェビナー60本を見て感じた、うちには関係ない話

Webマーケのウェビナー60本一覧を見て「うちには関係ない」と思った製造業の社長が、名刺管理という意外な接点に気づくまでの話。

田中 正雄
田中 正雄 50代・製造業・代表取締役
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導入事例
導入事例 約4分

AIに社名を答えてもらえる会社って、どういうことだ

息子に「ChatGPTで会社名が出てくるか」と聞かれて、初めて調べてみた。20名の金属部品メーカーが生成AIの時代にどう見られているか、現場目線で考えてみた話。

田中 正雄
田中 正雄 50代・製造業・代表取締役
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コラム
コラム 約5分

部下のゴルフウォッチ導入稟議で気づいたこと

ガーミンのセール記事を読みながら、DX稟議の構造と重なることに気づいた。部下の試行3ヶ月で出たデータと、ベンダー評価の落とし穴を整理する。

石井 雅之
石井 雅之 50代・大手製造業・部長
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コラム
コラム 約5分

拡散型LLMの稟議、どう通すか

NVIDIAの拡散型LLMを読んで、営業現場のレイテンシ問題と稟議の通し方を考えた。投資対効果の試算と社内セキュリティ要件をどう組み立てるか。

石井 雅之
石井 雅之 50代・大手製造業・部長
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コラム
コラム 約5分

Googleの投資発表を読んで、DX稟議を考えた

Googleのミズーリ投資発表を読んで、営業DXの稟議書に「波及効果」の視点が足りていないと気づいた。ベンダー選定と経営陣への説明に使えるヒントを整理します。

石井 雅之
石井 雅之 50代・大手製造業・部長
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コラム
コラム 約4分

スマホで動くAIエージェント、製造業の現場で使えるか?

2600万パラメーターでスマホ動作するAI「Needle」が登場。オンデバイス処理は製造業のセキュリティ要件と相性がいいが、ライセンスリスクも見逃せない。

石井 雅之
石井 雅之 50代・大手製造業・部長
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導入事例
導入事例 約4分

花王や三井不動産のAI活用を見て、うちの会社のことを考えた

大企業のAI活用事例を読んで、うちみたいな町工場に当てはめたらどうなるかを考えてみた。200時間が数分になった話が頭に残っている。

田中 正雄
田中 正雄 50代・製造業・代表取締役
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コラム
コラム 約4分

ロボットが「考えながら動く」時代、製造業のDX提案はどう変わるか

Google DeepMindが発表したGemini Robotics-ER 1.6を読んで、製造業のDX稟議や今後のベンダー評価について考えたことをまとめた。

石井 雅之
石井 雅之 50代・大手製造業・部長
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導入事例
導入事例 約3分

「うちには関係ない」が通じなくなってきた話

「うちには関係ない」と思いかけたMCPのニュース。息子の一言で、建設業の人手不足問題と意外なところでつながってきた。

渡辺 浩二
渡辺 浩二 50代・建設業・代表取締役
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コラム 約4分

ローカルAIがApple Silicon対応を強化、社内導入の壁は変わるか

ローカルAIツールOllamaがApple Silicon向けに大きく進化。データを社外に出せない製造業の現場で、この変化がどう使えるか考えてみた。

石井 雅之
石井 雅之 50代・大手製造業・部長
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導入事例
導入事例 約3分

AIのバージョンアップって、うちに関係あるの?

AIのバージョンアップって結局うちに関係あるの?製造業の視点で「見えないメンテナンス」の意味をわかりやすく解説します。

田中 正雄
田中 正雄 50代・製造業・代表取締役
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