ウェビナー：既存企業におけるデジタル&AI展開

Sisak-Moslavina County（クロアチア）主催のウェビナーが2026年5月26日に、産業近代化とAIのための実践コミュニティを代表して開催されました。 Human-Centric Digital & AI Transformationの略。約80人の参加者を集めたこのセッションでは、中小企業がAIを採用するための実用的な道筋を強調し、クロアチアと日本のケーススタディと地域横断の専門家によるパネルインサイトを活用しました。 AIの価値は、高品質のデータ、実際のワークフローへの統合、および人間中心の変更管理にかかっているというコンセンサスがありました。もう1つの共有見解は、中小企業はパイロットから生産まで進めるためにモジュラーでインパクトのあるソリューションとエコシステムのサポートを必要とするということです。最後に、スピーカーとパネリストは、責任あるAIへの共通のコミットメントを繰り返し強調し、影響の大きい意思決定のためのループ人的アプローチの重要性を強調しました。

会議は、冒頭の発言から始まった。 Andreja ?eperac, Sisak-Moslavina郡の地域コーディネーター， とは 井村秀文、IURC日本カントリーコーディネーター.

基調講演 A keynote speech by Igor Buzov、AI Center Lipik（クロアチア）の責任者, 財務上の課題と時間の制約が、地域の中小企業におけるAI導入の最大の障壁であることが示されました。センターは、夜の練習指向のAIトレーニングと欧州デジタルイノベーションハブ(EDIH)のサポートを通じて限られた予算とスキルギャップに対処します。その中小企業戦略は、迅速な勝利を提供し、より広範なデジタルトランスフォーメーションのための勢いを構築する小型のモジュール型AIソリューションに焦点を当てています。もう1つの繰り返し成功要因は、恐怖、時間制限、労働者の能力への信頼に対処するための人間中心の変更管理でした。

起業家と GrowのCEO、Josipa Bencek（クロアチア）、 高度なデジタルソリューションと没入型のインタラクティブな体験を開発するためにクライアントと協力した経験を共有しました。彼女は、既存の生産フローに統合された運用的でスケーラブルなAIシステムの構築に向けて、単にコードを提供またはインストールするだけでなく、クライアントと一緒に移行する必要性を強調しました。導入例には、知識を行動に変える自律型AIアシスタントと、隠された不動産を特定し、市町村の収益を改善するためのGIS/コンピュータービジョン支援検出サービスが含まれていました。

「 IN 」 愛知県日本 中小企業が適切なデジタルツールを選択し採用するのに役立つ補助金試験を実施します。これらのツールは無料でテストのために提供されています。 1つの成功した例は、ベテランから若い労働者へのスキル移転を促進する方法を探していた自動車ボルトの製造に特化した中小企業でした。デジタルツール「Dive」を使用して、ベテランワークフローを検出して記録するスマートグラスを作成し、生成AIを使用して音声を構造化されたテキストに自動的に転写し、若い労働者のための教育マニュアルを作成しました。

広島県（日本） 産学政府のエコシステムが、大規模なトレーニング量、共同プロジェクト、共有インフラを通じて人材を拡大し、R&Dを応用する方法を示しました。導入された中核的な機能の1つは、2022年から広島大学デジタルマニュファクチャリング教育研究センターが資金提供し、広島大学への2年間の従業員派遣（参加者5名）でした。調査員として再訪）。産業界とアカデミア間の交流を促進することに成功したため、このプログラムは拡大され、将来的には追加の企業が適格になります。

3つのプレゼンテーションの後、パネルディスカッションをモデレートした。 Domagoj Crnkovic、Sisak-Moslavina郡のPISMO gamedevビジネスインキュベーターの教育スペシャリスト（クロアチア）. ディスカッションでは、データ品質と倫理的課題のギャップの中でAIに対処する方法に関するタイムリーなトピックを取り上げました。 シルビア・ベナティ、EDIH ER2Digit at ART-ER、エミリア・ロマーニャ（イタリア）担当 同地域の92社のデジタル成熟度評価の結果は、企業がAIの導入に基礎投資と人的資源開発を必要としていることが示された。 Meritxell Bassolas Ribas Cataloni、コンピュータビジョンセンター(CVC)のイノベーションユニットディレクター、 企業がAIの導入に失敗した理由の1つは、企業が戦略を欠き、テクノロジーファーストの考え方を採用する傾向にあるためであり、ビジネスの問題を最初に組み立てたり、レガシーシステムとの統合の複雑さを過小評価したりすることなく。によると、 Mylène Richard of the Regional Digital Campus in Auvergne-Rhône-Alpes （フランス）, 地域のエコシステム（デジタルキャンパス、競争力クラスター、技術センター、AI機関、EDIH）は、ガバナンス、トレーニング、および概念実証(PoC)から生産への移行を保護するために不可欠です。

パネリストは、データ品質とデータ基盤をSME AI採用の主要なゲーティング要因として特徴づけ、一貫性のない構造、不完全なレコード、サイロ化されたシステム、および制約されたマシンインターフェースを挙げました。Panagiotis Aivaliotis、西ギリシャ（ギリシャ）のティーチングファクトリーコンピテンスセンター(TF-CC)のエグゼクティブディレクター、 これらのデータ制限に同意し、AIがデジタルツインや物理ベースのシミュレーションを介して合成データを生成するなど、それらを軽減するのに役立つことを示唆しました。最後に、委員会は、特に影響の高い領域（行政、健康/生命科学、社会経済的決定）において、バイアス、プライバシーの暴露、信頼の喪失が大きな結果をもたらすオペレーショナルリスク管理として倫理を組み立てました。ループアプローチで人間が安全なAI配備に不可欠であるという共同コンセンサスがありました。

イベントはコメントで締め切りました。 オスカー・プラット、ビジネスとアカデミアの専門家 IURC-AAとAndreja ?eperacの将来の共同コラボレーションのための提案。