アスタミューゼ 無料お役立ち資料

なぜ貴社のAI分析は“他社と同じ結論”しか出さないのか？  
製造業・業界別に学ぶ、データを新規事業に変える設計図

― 製造業のR&Dを事業価値創出組織「R&B」へ変革する、
データドリブンイノベーション ―

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本資料の目次

• はじめに：汎用モデルと共通データだけでは、差別化可能な事業仮説をつくりにくい
• 社内外のデータを、事業仮説・評価・実装につなげる全体設計図
  解決のヒント：「R&B」への転換
• 社内固有データと外部データの組み合わせが、事業仮説の独自性をつくる
• データに意味と関係性を付与し、事業判断に使える状態へ変える
• アイデアを、事業化検証へ進めるための評価項目
• チェックリスト/事例
  
  • 【食品・飲料業界】官能評価と製造データを、商品開発支援へ転換する
  • 【化学・素材業界】社会課題とIPを接続し、用途探索をニーズ起点へ広げる
  • 【自動車・機械・部品業界】稼働データを、保守・性能向上サービスへ変換する
  • 【建設・インフラ業界】現場知見を、再現可能な施工・運用支援へ転換する
  • 【IT・ソフトウェア業界】製造業の技術と組み合わせ、模倣されにくい提供価値をつくる
  • 業界別の事業モデル比較
• 90日で、データ資産の棚卸しから事業化検証の判断まで進める