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2025.4.9　◆ビジネスプロセスでは、シーメンスは全ての主要LLMを、隔離された環境で従業員が利用可能となっていると説明。機密データをアップロードしプロンプトを実行可能で、半年以内に、プラットフォームの常連ユーザーは8万人になったという。同氏は「当社の事業運営だけでなく、サプライチェーン管理、人事、法務、財務の分野でも、AIによってスピードと効率が向上する」と語った。

2025.4.8　◆市場環境の劇的な変化や人手不足が深刻化する中、製造業DXに大きな期待が集まっている。製造業DXとは、データやデジタル技術の活用により、現場を見える化し、生産性と安全性を両立させたものづくりを目指すこと。しかし「どこから手を付ければよいのかわからない」という声も少なくない。

2025.4.7　◆初期の半導体は、ラジオや電卓に搭載されることが主でしたが、その後、パソコンに搭載されるようになり、1990年代に入ると携帯電話に、2000年代に入るとスマートフォンにも搭載されるようになります。そうした中で、大きな変化となったのが2012年です。コンピュータによる画像認識の精度を競う国際コンテストにおいて、ディープラーニング（深層学習）AIを使ったトロント大学のチームが「認識率の誤りが17％」と他に約10ポイントもの差をつけて優勝しました。この年以降、半導体の進化はAIの計算能力を激烈に押し上げていきます。

2025.4.6　◆製造業は年間約 1,812 ペタバイト(PB)のデータを生み出しており、通信、金融、小売業などほかの産業よりも多いことがわかっています。また、過去 20 年間のデジタル情報の急増により意思決定プロセスが複雑化したため、製造業者はデータパターンの発見や従来予期できなかった問題への対応に、デジタル技術を活用して情報をより効率的に処理、活用しようとしています。総じて言えることは、データ活用が十分に進んでいない製造事業者は、膨大なデータという宝の山の上にいると言えます。

2025.4.5　◆15年後に生き残れるのは、どのような自動車メーカーなのか？　脱炭素化、AI普及など、世界が「ニューノーマル」（新常態）に突入し、ガソリンエンジン車主体の安定した収益構造を維持できなくなった企業が考えるべき新たな戦略とは？　

2025.4.4　◆老朽化やブラックボックス化が進み、脆弱（ぜいじゃく）性が高まるレガシーシステム、加速する人口減少により深刻さを増す労働力不足、人材不足にともなう事業継承問題の悪化……。それら経営面や技術面、人材面などの課題へのDXが遅れた場合、2025年以降、年間で最大12兆円の経済損失が生じる可能性が言及されています。

2025.4.3　◆ジョブズは細かなところまで突きつめた。Macintoshではウィンドウの角をどう丸めるのかにまでこだわった。iPodでは曲や機能に3クリック以内で直感的に到達できるようにしろと開発陣の尻をたたきまくった。ケースの内側やプリント基板の配線パターンなど、ユーザーから見えないところにまでこだわっている。マスクも、「要件はすべて勧告として扱い、要・不要から問い直せ」「部品や工程を減らしてシンプルにしろ。最終的に、減らしたものの10％以上を元に戻さなければならないところまで減らせ」とふつうにはあり得ないレベルで物事を突きつめていく。

2025.4.2　◆三菱電機では2021年に発覚した品質不正の問題を受け、同年10月に「品質風土」「組織風土」「ガバナンス」の3つの改革を推進する方針を策定した。実際にこれらを推進するために、社内公募で45人の有志を募り、全社変革プロジェクト「チーム創生」を発足させた。このプロジェクトメンバーを中心に、具体的な活動への落とし込みを進め、2022年4月にはこれらを踏まえた「骨太の方針」を発表し、組織風土改革を行ってきた。

2025.4.1　◆オリンパスの相模原物流センターにおける倉庫自動化プロジェクトが最終段階を迎えた。これまでに導入した3つの自動倉庫システムに加えて自動梱包ラインを構築したのだ。この自動梱包ラインは、コスト削減ではなく、貨物の絶対数と容積の圧縮を目標に掲げている。

2025.3.31　◆IPA 独立行政法人 情報処理推進機構のDX動向2024によると、製造業のDX人材の確保に関しては、87.9%が不足している実態が明らかとなっています。このため、多くの企業が社内人材の育成を経営戦略の重要課題として位置づけていますが、効果的な育成手法の確立には依然として課題が残されています。