研究開発にAI・MIを導入する意味とその成功に向けた道筋とは

株式会社エンファクトリーが2026年11月11日（水）に開催するセミナー『なぜ、研究開発のAI・MI導入は現場に定着しないのか？』では、現場でのAIおよびMI（マテリアルズ・インフォマティクス）導入の課題を深掘りし、それらへの解決策を提案します。このセミナーは特に製造業の研究開発（R&D）部門に焦点を当てています。

セミナーの目的とテーマ

近年、製造業は技術要件の高度化や製品ライフサイクルの短縮に直面しており、これまでの研究開発プロセスを根本から見直す必要があります。ただし、現場ではベテランが培った暗黙の知識が重要視されがちであり、属人的な開発体制から脱却することが喫緊の課題となっています。このセミナーでは、こうした課題へのアプローチとして、データ駆動型の開発体制の構築方法や理論を解説します。

課題と解決策

現在、多くの企業がAI導入の期待に応える予想以上の成果を得られていない事例が散見されます。その要因としては、AIへの過度な期待や、現場で必要なデータ基盤が未整備であることが挙げられます。このような状況を乗り越えるためには、主に以下の三つの観点からの改革が必要です。

- データ基盤の整備：研究データを集約・分析し、有効活用できる体制を構築します。
- 実践的なMI活用：導入したAIツールが現場に定着するよう、運用のスキルや意識を改革します。
- 外部専門家の活用：他業界からの知見を取り入れ、事業のDXを推進します。

セミナーで学べること

参加者は、なぜツール導入だけではMI活用が定着しないのかを知ることができます。多くの企業が陥る罠や、データ基盤を強化するための具体的アプローチについても学べます。また、研究者が果たすべきAI時代の新しい役割や、次世代R&Dモデルについても詳しく解説します。

セミナーの対談では、MI-6株式会社やINSIGHT LAB株式会社の専門家が登壇し、他業界からのDX思考がどうR&D現場に影響するのかなどの議論も行います。