なぜAIは現場で”使えない”のか大手企業のAI活用事例に学ぶ、成果を生み出すAI-Readyの実践法ー素材・化学編

セミナー概要

AIを導入したのに、なぜ現場では使われないのか？

生成AIの活用が広がる一方で、
「AIを導入したものの現場で活用されない」
「期待した成果につながらない」
「一部の担当者しか使いこなせていない」
といった課題を抱える企業も少なくありません。

特に素材・化学業界では、研究開発の過程で膨大な実験データや技術文書、分析・評価結果が蓄積される一方、
それらが研究者個人や部門ごとに分散し、過去の知見を十分に活かしきれないという課題があります。

また、配合・製造条件や失敗事例など、ベテラン技術者の経験に依存する知識も多く、研究開発から製造・品質まで、
組織に蓄積された専門性の高い情報をAIが「使える状態」に整えることが、AI活用を進める上で重要になっています。

では、実際にAI活用を推進し、成果につなげている企業は何を変えたのでしょうか。

本セミナーでは、なぜ多くの企業でAI活用が現場に定着しないのかを紐解くとともに、近年注目を集める「AI-Ready」の考え方について解説します。
さらに、素材・化学業界の大手企業による具体的な取り組み事例をもとに、どのような課題に直面し、何を変え、どのような成果を見据えているのかをご紹介します。

AI活用を次のステージへ進めたい方、
PoCや試験導入から実運用・定着へとつなげたい方、
自社のAI活用戦略を見直したい方は、ぜひご参加ください。

このような方におすすめ

• 素材・化学業界で、生成AIの活用推進やDXを担当している方
• 研究データや実験・評価結果が蓄積されているものの、再活用できていない方
• 配合条件や失敗事例など、研究者・技術者に属人化した知見の継承に課題を感じている方
• 研究開発・製造・品質など、部門ごとに分散した技術情報をAIで横断的に活用したい方
• 素材・化学業界の大手企業によるAI活用の実践事例を知り、自社の取り組みに活かしたい方

登壇者

江口 正和

ストックマーク株式会社

Senior Consultant

大手外資系コンサルティングファームにて、AIを含む最新テクノロジーを活用した業務改善・課題解決に従事。化粧品から日用品、塗装まで幅広い領域において、国内外問わず様々な企業にて、素材・化学領域に近い商品情報のデータ構造化や、AI活用による意思決定・現場支援基盤の構築を推進。ストックマークでは素材・化学分野においてのAI-Readyを中心としたコンサルティングを歴任し、業界独自の問題解決や効率化を支えるAI支援に貢献。

開催概要

日　　　時：2026年9月15日(火) 10:00-10:30
場　　　所：オンライン
参　加　費：無料 (事前登録制)
主　　　催：ストックマーク株式会社

※競合企業などのご参加をお断りする場合がございます。予めご了承くださいませ。

お申込み後に視聴用URL発行のメールが送信されます。もし、メールが届かない場合は、「stmk_event@stockmark.co.jp 」にご連絡をお願いいたします。

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