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2025.4.13　◆調査によると、回答者の6割以上が、いわゆる「2025年の崖」問題に関する認知がないことが分かった。また、DXの取り組み状況に関しては、中間管理層と経営層、現場層との間に取り組み姿勢の意識に差があることが分かった。中間管理層では44.0％がDXに取り組んでいると回答したが、経営層の同回答は24.3％、現場層では16.0％となった。

2025.4.12　◆世界各国は、気候変動抑制という世界共通の課題の解決に向けてCO2排出削減にコミットしており、エンジン車から電動車へのシフトを後押しする動きが強まっている。　例えばEUは、2035年までに新車のエンジン車の販売を原則禁止とする方針を打ち出している。日本政府も、乗用車の販売構成比における電動車の比率を順次引き上げ、2035年には乗用車新車販売を全て電動車とする普及目標を2020年に発表している。

2025.4.11　◆「失われた30年」の象徴的存在としてやり玉に挙げられることが多い日本の製造業。しかし実は、工作機械や検査装置、部品製造など、世界をリードする企業は多い。そうした現場から“ものづくり日本”復活に懸ける若手女性コンサルの熱い思いを聞いてみた。

2025.4.10　◆2012年に株価100円を割り込む経営危機を経験したNEC。2013年に第3の創業として変革に取り組み、好転の兆しが見えた2018年度から2023年度までの間に、営業利益や株価は約3倍にまで復活をとげる。その復活の鍵となった改革「Project RISE」の中身とはどのようなものだろうか。

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。