製造・産業

製造業の AI 導入は速く、いまや 77% が利用しています。それでも本番までスケールできたのは約三分の一にとどまり、多くは試験段階に留まります。差を生むのは二つの壁です。一つはデータのサイロ化で、IT リーダーの 81% がデジタル変革の足かせと答えています。もう一つはレガシーシステムです。工場設備は現代の IT と通じない独自プロトコルで 20〜30 年動き続けることが多く、Fortune 500 のソフトウェアの 70% は導入から 20 年を超えています。自動車・オートメーション・エネルギーにまたがるグループには、さらにもう一層が加わります。各事業が異なるシステムを動かし、データは機微で、パブリッククラウドの SaaS ではコンプライアンスを満たせないことが少なくありません。

つまり問いは「AI を入れるか」ではなく、「一つのプライベート環境ですべての事業部門を支え、あのレガシーシステムにまで手を伸ばせるか」です。鍵を握るのは統合です。連携が行き届いた企業は AI で 10.3 倍の投資回収を得るのに対し、そうでない企業は 3.7 倍にとどまります。Dify はこれを三つの形で実現します。多くの事業部門が共用する単一のプライベート環境を動かし、ワークスペース単位の分離で各部門のデータとアプリを切り分ける。各部門がすでに使う OA・ナレッジベース・ワークフローシステムへ、作り直しではなくプラグインと SDK で直接つなぐ。そして産業ソフトウェアに求められる SLA を満たす、現地・オンサイトのデリバリーで届ける。