「AIに学習させるデータがない」、社員が辞めない日本企業にありがちな問題

記事の概要

日本企業がAIを活用した製造業の発展を目指す中で、大きな課題はAIに学習させるためのデータの確保です。
特に化学メーカーでは、過去の実験データが社内に蓄積されていないことが多く、機械学習モデルのトレーニングに必要なデータが不足しています。
実験データは紙のノートや各研究者の独自の形式で管理されているため、コンピューターが理解できる形式に整備されていません。
対照的に、ある日本の化学メーカーの米国子会社では、1990年代から実験データが専用システムに蓄積されており、これがMI（マテリアルズ・インフォマティクス）の実践に役立っています。
この差は、米国の高い人材流動性が原因で、研究者の交代に備えたデータ管理が行われているためです。

記事のポイント

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日経クロステック（xTECH）

「AIに学習させるデータがない」、社員が辞めない日本企業にありがちな問題

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