製造現場への生成AI導入において、「社内データと連携しても期待する回答が得られない」「PoCの壁を越えられない」と悩んでいませんか？その根本的な原因は、産業データ特有の「コンテキストの欠損」と「データのサイロ化」にあるかもしれません。
本レポートでは、この構造的課題を打破する実践的アプローチとして「Industrial DataOps」を取り上げます。属人化した時系列・バイナリデータをAIが理解できる形に変換する「収集・正規化・意味づけ」の3プロセスをはじめ、国内外の推奨ツール比較、安全なAI運用（GenAIOps）のガバナンスまでを解説しています。
さらに、「対話型トラブルシューティング」や「レガシーシステムの解読」など、現場で役立つような事例も紹介しています。本資料が皆さまの取り組みの一助となれば幸いです。
こんな方におすすめ
- 生成AIを現場導入したいが、データのサイロ化や、AIのハルシネーションに課題を感じている方
- 製造業におけるDX推進責任者およびITアーキテクトの方
- 工場長、生産技術・保全部門のデータ管理者およびエンジニアの方
（全32ページ）
目次
- はじめに
- Industrial DataOpsとは 定義と共通言語
- Industrial DataOps×生成AIにおける構造的課題
- Industrial DataOps 3つのコアプロセスと周辺ツール
- 運用フェーズのガバナンス（守り）について
- Industrial DataOps×生成AI 具体的な活用シーン
- まとめ
- 当社サービス紹介