2026.2.17：CIMdata、PLMにおけるAI実装を理解するためのフレームワークを紹介するウェビナーを開催

CIMdata to Host a Webinar Introducing a Framework for Understanding AI Implementations in PLM

このウェビナーでは、CIMdataが開発した、情報に基づいた AI 意思決定の基盤となる実用的なフレームワークを紹介します。

製品ライフサイクル管理 (PLM) とそれが実現するデジタルトランスフォーメーションに特化した大手グローバルな調査、コンサルティング、また教育企業であるCIMdata社は、近日開催予定の教育目的の無償ウェビナー「The Five AI Implementation Patterns in PLM: A Framework for Informed Decision-Making. (PLM における５つの AI 実装パターン: 情報に基づいた意思決定のためのフレームワーク) 」を発表します。ウェビナーは2026年3月12日 (木) 午前11時 (米国東部標準時) から1時間開催されます。

生成AIとその大規模言語モデル (LLM) の登場は、グローバルPLMエコノミーでの真のビジネスチャンスと大きな混乱の両方を生み出しました。ソフトウェアプロバイダーがAI機能の組込みに競う一方で、企業は何を「構築」し、何を「購入」すべきか判断に苦慮しています。さらに混乱を招いているのは、「エージェント」、「コパイロット」、また「RAG」といった用語の使い方に一貫性がなく、意思決定者が選択肢を明確に評価することが困難になっています。

本ウェビナーでは、PLM環境でのAI実装オプションの理解に役立つよう、CIMdataが開発した５つの異なるパターンの実用的なフレームワークを紹介します。

これらのパターンは、次の２つの重要なカテゴリに分類されます：

　1. AIソース (ケイパビリティの発生源)

　2. AIオーケストレーション (システム間でどのようにコーディネートされているか)

本ウェビナーは、参加者に以下のような点を支援します：

• AIの基礎概念を理解し、共通語彙 (common vocabulary) を確立する：LLM、RAG、またエージェントを含む、AIを取り巻く状況を明確に把握する。
• 5つの実装パターンを習得する：AIソースとAIオーケストレーションの重要な違いを学ぶ。
• 根本的なトレードオフをナビゲートする：小さな努力でのソリューションプロバイダー組込み型AIで十分な場合と、大きな努力となるる顧客構築型AIが必要な場合についてシステム横断的な推論 (cross-system reasoning) で認識する。
• 具体的な要件を明確に特定する：各実装パターンに必要なスキル、インフラストラクチャ、またデータの準備状況を見極める。
• データに基づいた意思決定を行う：CIMdataの構造化されたフレームワークを使用して、組織のAI準備状況 (AI readiness) を評価し、FOMO (Fear Of Missing Out – 取り残される可能性) に基づく意思決定ではなく、情報に基づいた「構築 vs. 購入」戦略を採る。

「課題 (challenge – 克服すべきやりがいのある難しい問題) は、PLMにAIを導入するかどうかではありません。課題は、PLMをサポートするために皆さんが必要とするAIケイパビリティはどれなのか、またそれを自社で構築するか購入するのかを理解することです。このCIMdataフレームワークは、ソフトウェアプロバイダのマーケティングや業界の誇大宣伝ではなく、企業固有の状況、スキル、またデータに基づいて意思決定を行うための明確な視点を企業に提供します」と、CIMdataのExecutive Consultant & Director, AI in PLM Practiceであり、本ウェビナーのホストでもあるディエゴ・タンブリーニ (Diego Tamburini) 博士は述べています。

タンブリーニ博士は、産業界におけるデジタルトランスフォーメーション推進におけるAI活用の先駆者として広く知られています。PLM、CAD、CAM、CAE、またデジタルマニュファクチャリングの分野で25年以上の経験を持つ氏は、CIMdataのPLM実践におけるAIを主導し、クライアントがメジャメント可能なビジネス成果をもたらす実用的で高価値なAIアプリケーションの理解と実装をガイドしています。氏の豊富な経歴には、MicrosoftにおけるEngineering Agility担当ディレクターとしての経験が含まれ、開発者の生産性向上とエンジニアリングプロセスの効率化を目的としたAI活用を先駆的に推進し、またAutodeskでは、Design & Manufacturing Industry Strategistとして、デジタル製造とジェネレーティブデザインにおける同社の戦略策定に貢献しました。ジョージア工科大学で機械工学の博士号を取得したタンブリーニ博士は、製品の設計・製造方法を変革するためのAI活用について、講演や提唱を積極的に行っています。

このウェビナーは、AI戦略、PLM導入、また製品開発テクノロジーの意思決定に関わる幅広い専門家を対象としています。特に、製品開発におけるAIの評価に携わるエンジニアリングやR&Dリーダー、そしてPLMプログラムマネージャー、ストラテジスト、またソリューションアーキテクトにとっても有益です。さらに、製造業におけるエンジニアリングAIイニシアチブを支援するITリーダーや製品ライフサイクルプロセスにおけるAIの役割を評価するデジタルトランスフォーメーションのエグゼクティブにとっても、このフレームワークは不可欠となるでしょう。このウェビナーは、製品開発におけるAI機能に関する重要な内製化か購入 (make-vs-buy) かの意思決定に携わるすべての人にとって有益なインサイトを提供します。

詳細については、
https://www.cimdata.com/en/education/educational-webinars/the-five-ai-implementation-patterns-in-plm-a-framework-for-informed-decision-making
を参照ください。ウェビナーへの登録は、
https://register.gotowebinar.com/register/245822664276698975
を参照ください。