JRIT ICHI

ผู้เชี่ยวชาญด้าน DX ในอุตสาหกรรมการผลิต

คุณนาโอยะ ซึซากิ (Mr. Naoya Tsuzaki)
Practice Head, ASEAN Manufacturing Practice, Consulting Division,
NRI Consulting & Solutions (Thailand) Co., Ltd.

ด้วยประสบการณ์การทำงานในประเทศไทยต่อเนื่องเป็นปีที่ 10 รวมถึงประสบการณ์ในประเทศอินโดนีเซียและเวียดนาม ทำให้มีความเชี่ยวชาญและความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับโครงสร้างของอุตสาหกรรมการผลิตในภูมิภาคอาเซียน เป็นอย่างดี รับผิดชอบงานด้านการสำรวจและวิเคราะห์ตลาด การให้คำปรึกษาด้านกลยุทธ์และระบบ ตลอดจนการประยุกต์ใช้โซลูชันด้าน IT เพื่อยกระดับประสิทธิภาพการดำเนินงานในอุตสาหกรรมยานยนต์ ไฟฟ้า และอิเล็กทรอนิกส์

คุณดัน ยาคาเบะ (Mr. Dan Yakabe)
Project General Manager, Production Engineering & Monozukuri Dx Promotion Dept.
DENSO International Asia Co., Ltd.

เข้าร่วมงานกับบริษัทในปี พ.ศ. 2559 และเข้ามาปฏิบัติงานในประเทศไทยอย่างเป็นทางการตั้งแต่ปี พ.ศ. 2565 โดยเป็นผู้รับผิดชอบ “การวางแผนกลยุทธ์ DX ที่สอดคล้องกับการผลิตที่คำนึงถึงผู้ใช้งานและผู้ปฏิบัติงานสำหรับตลาดเอเชีย” พร้อมทั้งยังเป็นผู้พัฒนาและให้บริการ “แพลตฟอร์ม Monozukuri DX” สำหรับอุตสาหกรรมการผลิตในประเทศไทย เพื่อยกระดับอุตสาหกรรมการผลิตในประเทศไทย และขับเคลื่อนการเปลี่ยนผ่านจากระบบแบบปิด (Lock-in) ไปสู่แพลตฟอร์มแบบเปิดที่สามารถเชื่อมโยงหน้างานและฝ่ายบริหารเข้าด้วยกันอย่างเป็นระบบ

คุณจุน ฮาชิโมโตะ (Mr. Jun Hashimoto)
Vice President, Head of JOC Sales, Deputy Head of Global Account Strategy in APAC
Fujitsu (Thailand) Co., Ltd.

ในฐานะรองประธานของ Fujitsu (Thailand) มีบทบาทสำคัญในการกำหนดทิศทางและขับเคลื่อนการดำเนินงานขององค์กรในประเทศไทย โดยยึดวิสัยทัศน์ในการสร้างสังคมที่ก้าวสู่ความเป็นสากลผ่านนวัตกรรมเป็นแกนหลัก พร้อมดูแลทีมวิศวกรกว่า 364 คน และทีมฝ่ายขาย 98 คน ด้วยประสบการณ์การทำงานในต่างประเทศซึ่งเริ่มต้นจากสิงคโปร์ในปี พ.ศ. 2557 ต่อด้วยเวียดนามและอินโดนีเซีย ก่อนเข้ารับตำแหน่งในประเทศไทยตั้งแต่ปี พ.ศ. 2568 ทำให้ประเทศไทยเป็นประเทศที่ 4 ในเส้นทางอาชีพ และตอกย้ำความเชี่ยวชาญในการขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงธุรกิจในระดับภูมิภาคเอเชีย

คุณยูอิจิ วาตานาเบะ (Mr. Yuichi Watanabe)
Managing Director
Toyo Business Engineering (Thailand) Co., Ltd.

ปฏิบัติงานที่ Toyo Business Engineering (Thailand) Co., Ltd. ตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2554 จนถึงเดือนมิถุนายน พ.ศ. 2566 ปัจจุบันได้เข้ารับบทบาทสำคัญในการดูแลธุรกิจในต่างประเทศ ณ Business Engineering Corporation สำนักงานใหญ่ประเทศญี่ปุ่น โดยรับผิดชอบการกำกับทิศทางและสนับสนุนการดำเนินงานของสาขาในต่างประเทศทั้ง 7 แห่ง ควบคู่กับการดำรงตำแหน่ง Managing Director ของบริษัท Toyo Business Engineering (Thailand) Co., Ltd.

คุณนาโอเอะ มิยาตะ (Mr. Naoe Miyata) ผู้ดำเนินรายการ
CEO
EN Innovation Co., Ltd.

ด้วยคติประจำใจในการทำงานว่า “ผู้กำหนดทิศทางด้านนวัตกรรมเพื่อสร้างอนาคต เชื่อมโยงความท้าทาย ฟูมฟักให้เติบโต และเร่งให้ก้าวหน้า” ได้เริ่มดำเนินธุรกิจในประเทศไทยภายหลังสำเร็จการศึกษาจากมหาวิทยาลัย ปัจจุบันรับบทบาทในฐานะที่ปรึกษาด้านนวัตกรรม ให้การสนับสนุนในด้านการขยายธุรกิจไปต่างประเทศ การพัฒนาธุรกิจใหม่ และการส่งเสริมแนวคิด Open Innovation โดยมีความเชี่ยวชาญเป็นพิเศษในด้าน Digital Transformation ครอบคลุมหลากหลายอุตสาหกรรม ไม่จำกัดขนาดองค์กร และสามารถปรับใช้ให้เหมาะสมกับบริบทของแต่ละประเทศได้อย่างยืดหยุ่น

กำแพงแห่งความสมบูรณ์แบบ: ความท้าทายที่บริษัทญี่ปุ่นต้องก้าวข้ามในการสร้างธุรกิจใหม่ในปัจจุบัน

คุณมิยาตะ　
ปัจจุบันอุตสาหกรรมการผลิตกำลังก้าวเข้าสู่ช่วงเปลี่ยนผ่านครั้งใหญ่ด้วยความเร็วที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน อันเป็นผลมาจากการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดของเทคโนโลยี Generative AI (ปัญญาประดิษฐ์) และ DX (Digital Transformation) อย่างต่อเนื่อง การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวไม่ได้จำกัดอยู่เพียงในระดับองค์กรเท่านั้น แต่แทรกซึมเข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของผู้คน จนไม่สามารถเมินเฉยต่อสิ่งเหล่านี้ได้ ส่งผลให้สังคมเริ่มตั้งคำถามว่าอนาคตที่กำลังจะมาถึงนั้นจะเป็นเช่นไร การนำข้อมูลหลากหลายประเภทที่ได้จาก IoT (Internet of Things) และโรงงานอัจฉริยะ (Smart Factory) มาใช้ประโยชน์ กำลังมีบทบาทสำคัญในการยกระดับประสิทธิภาพการผลิต ลดต้นทุน และสร้างโอกาสในการเพิ่มรายได้ให้แก่องค์กรในภาคการผลิต

ในอีกด้านหนึ่ง การนำเทคโนโลยีมาใช้งานยังคงเผชิญกับความท้าทายหลายประการ ไม่ว่าจะเป็นความยากในการมองเห็นผลลัพธ์ การพัฒนาบุคลากรที่ไม่ทันต่อความเปลี่ยนแปลง หรือภาระต้นทุนที่หลีกเลี่ยงไม่ได้จากการลงทุนด้านเทคโนโลยี
ท่ามกลางสถานการณ์เช่นนี้การนำเทคโนโลยีเข้ามาใช้เพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอ องค์กรจำเป็นต้องกลับมาตั้งคำถามใหม่ตั้งแต่รากฐานว่า “คุณค่าที่แท้จริงที่อุตสาหกรรมการผลิตมอบให้แก่สังคมคืออะไร” และนี่ก็คือวัตถุประสงค์ของการสนทนาในหัวข้อพิเศษวันนี้ครับ 2 ปีกว่าแล้วตั้งแต่ ChatGPT เปิดตัวมา ท่ามกลางสภาพแวดล้อมที่ทุกคนสามารถจับต้อง AI ได้ ถึงเวลาแล้วหรือยังที่พวกเราต้องออกเดินทางสู่การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ไปด้วยกัน

คุณซึซากิ　
ในช่วงที่อุตสาหกรรมต่าง ๆ กำลังฟื้นตัวจากสถานการณ์โควิด-19 ประเด็นหนึ่งที่ได้รับการตระหนักอย่างชัดเจน คือ “อิทธิพลของกลุ่มธุรกิจดิจิทัลจากประเทศจีน” แม้ว่าปัจจัยด้านจำนวนประชากรจะมีส่วนสำคัญ แต่สิ่งที่ไม่อาจมองข้ามได้คือศักยภาพในการดำเนินงานแบบ 24 ชั่วโมงต่อเนื่องตลอดทั้งปี ต้องยอมรับว่าเป็นปัญหาสำคัญอย่างแท้จริง แม้แต่ภายในบริษัทญี่ปุ่นเอง ก็เริ่มมีความเคลื่อนไหวที่จะนำโซลูชันที่ผลิตในประเทศจีนมาใช้ แม้แต่พวกเราเองก็ถูกคาดหวังให้รับมือกับสถานการณ์ต่าง ๆ ด้วยความรวดเร็วเช่นเดียวกัน

คุณยาคาเบะ　
สำหรับอุตสาหกรรมการผลิตของญี่ปุ่น ต้องยอมรับว่า การใช้ Generative AI มาใช้งานยังคงจำกัดอยู่ในขอบเขตของงานสำนักงานเป็นหลักขณะที่ในฝั่งโรงงานนั้น ยังไม่สามารถนำมาใช้กับการบริหารจัดการหน้างานจริงและการแปลงข้อมูลให้เป็นดิจิทัลได้ดีเท่าที่ควร แม้ว่าเราจะพัฒนาและให้บริการแพลตฟอร์ม IoT ขึ้นมาแล้วแต่ก็ยังมีหลายครั้งที่ถูกมองว่าไม่เกี่ยวกับงานผลิตโดยตรง หรือถูกตั้งคำถามกลับมาว่า “การดำเนินการดังกล่าวมีวัตถุประสงค์เพื่ออะไร” ส่งผลให้ การรวมศูนย์ข้อมูลจากหลายระบบให้เป็นหนึ่งเดียว ยังคงเป็นความท้าทายที่อยู่ห่างไกลจากการนำไปใช้ได้จริงในเชิงปฏิบัติ จากมุมมองของผม การขับเคลื่อนประเด็นนี้จำเป็นต้องอาศัย การตัดสินใจและการสั่งการในลักษณะ Top-down อย่างจริงจังจากฝ่ายบริหาร จึงจะสามารถผลักดันให้เกิดการเปลี่ยนแปลงและนำไปสู่การใช้งานจริงได้อย่างเป็นรูปธรรมครับ

คุณฮาชิโมโตะ　
ผมเห็นด้วยเช่นกันว่า การขับเคลื่อนในลักษณะ Top-down เป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพอย่างแน่นอน แม้ว่าเทคโนโลยี AI พัฒนาไปไกลมากแล้ว แต่ระบบที่ถูกใช้อยู่ในโรงงานกลับเป็นเทคโนโลยีของเมื่อ 30 ปีก่อน ขณะเดียวกัน ในหน้างานผลิตเองก็ยังไม่สามารถเปลี่ยนรูปแบบการทำงานที่เคยใช้มาตลอดได้ นอกจากนี้ ยังมีความกังวลในหมู่พนักงานว่าเทคโนโลยีใหม่อาจเข้ามาแทนที่บทบาทหน้าที่ของตนเองอีกด้วย แล้วจะทำให้เขายอมรับและเข้าใจได้อย่างไรล่ะ ประเด็นนี้ ต้องใช้การสื่อสารที่ใส่ใจ มีความต่อเนื่อง เพื่อค่อย ๆ ลดช่องว่างระหว่างหน้างานกับฝ่ายบริหารครับ

คุณวาตานาเบะ　
ในญี่ปุ่นเองก็มีบริษัทสตาร์ทอัพที่สามารถดำเนินงานได้อย่างรวดเร็วอยู่ครับ อย่างไรก็ตามเมื่อเป็นองค์กร ขนาดใหญ่แล้ว แค่จะนำแพ็กเกจ ERP เข้ามาใช้เพียงระบบเดียว ก็ต้องใช้เวลา อย่างน้อย 1-2 ปี ซึ่งถือว่าล่าช้าเมื่อเปรียบเทียบกับบริษัทยุโรปและอเมริกา ที่สามารถดำเนินการได้ในเวลาเพียงไม่กี่เดือน หรือแม้แต่บริษัทในประเทศจีนที่ใช้เวลาสั้นกว่านั้นอีก การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลก็เผชิญความท้าทายในลักษณะเดียวกัน ในหลายกรณี แม้จะสามารถรวบรวมข้อมูลจากหน้างานได้แล้ว แต่กลับไม่สามารถนำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้ให้เกิดประโยชน์ได้จริง ส่งผลให้ต้องกลับไป เริ่มต้นกระบวนการจัดเก็บข้อมูลใหม่อีกครั้ง

คุณซึซากิ　
มีผู้ให้บริการด้านไอทีรายหนึ่งจากประเทศจีนที่นำเทคโนโลยี AI มาวิเคราะห์ข้อมูลจากวิดีโอ เพื่อสร้างมูลค่าทางธุรกิจ ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์สีสันหรือรูปทรงที่ลูกค้าชื่นชอบ AI จะวิเคราะห์ต่อว่า ว่าพนักงานภายในร้านได้ตอบสนองต่อพฤติกรรมดังกล่าวอย่างไร จึงจะเหมาะสม และนำผลวิเคราะห์ดังกล่าวไปใช้ในการปรับปรุงการขายและการให้บริการหลังจากนั้นได้ องค์กรที่สามารถนำเทคโนโลยีในลักษณะนี้มาประยุกต์ใช้ได้อย่างจริงจัง จะมี พลังในการขับเคลื่อนธุรกิจที่แข็งแกร่งขึ้นอย่างชัดเจน

คุณยาคาเบะ　
สิ่งสำคัญประการหนึ่งคือ การดำเนินการยุติรูปแบบการทำงานที่ต้องพึ่งพาความรู้หรือทักษะซึ่งมีเพียงบุคคลใดบุคคลหนึ่งเท่านั้นที่สามารถดำเนินการได้ ปัจจุบันเรากำลังดำเนินมาตรการเพื่อลดการพึ่งพาบุคคลใดบุคคลหนึ่งให้น้อยที่สุด และสร้างกฎระเบียบขึ้นเพื่อไม่ให้มีการสร้างแพลตฟอร์มส่วนตัวขึ้นโดยขาดมาตรฐานร่วมขององค์กร นอกจากนี้ข้อมูลบางประเภทไม่สามารถวัดผลเชิงปริมาณได้ และข้อมูลที่ไม่สามารถวัดเป็นตัวเลขได้ ต่อให้มีการรวบรวมในปริมาณมากเพียงใด ก็ไม่สามารถนำไปใช้ให้เกิดประสิทธิผลได้ครับ

คุณฮาชิโมโตะ　
สาเหตุหนึ่งอาจมาจากวัฒนธรรมที่ไม่ยอมรับความล้มเหลว ซึ่งในประเทศญี่ปุ่นมีบรรยากาศเช่นนี้อยู่จริง อย่างไรก็ตาม หากยังคงยึดถือแนวคิดในลักษณะดังกล่าว ธุรกิจใหม่ก็จะไม่สามารถเติบโตขึ้นได้ ดังนั้นแนวทางที่พวกเราพยายามนำเสนอคือ แบ่งโครงการธุรกิจออกเป็นสองประเภท ประเภทแรกคือโครงการที่ต้องใช้เวลาหลายปีในการดำเนินงานอย่างรอบคอบเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย และอีกประเภทหนึ่งคือ โครงการที่ให้ความสำคัญกับความรวดเร็วเป็นหลัก โดยถือว่าระดับความสมบูรณ์ประมาณ 70 คะแนนก็เพียงพอสำหรับการเริ่มต้นและพัฒนาไปพร้อมกับการใช้งานจริงครับ

จากโรงงานดั้งเดิมสู่โรงงานไร้คนควบคุม: อนาคตอันใกล้ของอุตสาหกรรมการผลิตญี่ปุ่นภายใต้พลังของ AI และ Data

คุณมิยาตะ　
แนวคิดที่ว่า “สามารถทำได้ในระดับประมาณ 70 คะแนนก็เพียงพอ” เป็นมุมมองที่ผมเห็นว่าน่าสนใจมากครับ และเมื่อมองต่อยอดไปจากแนวคิดดังกล่าว ในปัจจุบันที่ AI แพร่หลายอย่างก้าวกระโดด จนถูกนำมาใช้งานจริงในหลากหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็นในการควบคุมคุณภาพ การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ และงานด้านการผลิตในหลายรูปแบบ ผมอยากชวนทุกท่านมาพูดคุยแลกเปลี่ยนมุมมองให้ลึกขึ้นว่า ถ้ามองไปข้างหน้าอีกประมาณ 3-5 ปี ภาพของอุตสาหกรรมการผลิตญี่ปุ่นในอนาคตอันใกล้จะมีหน้าตาเป็นอย่างไร และ คิดว่าอุตสาหกรรมการผลิตจะมีความเคลื่อนไหวอย่างไรบ้างครับ

คุณยาคาเบะ　
ท้ายที่สุดแล้ว เป้าหมายสูงสุดก็คือการมุ่งสู่โรงงานไร้คนควบคุมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและเทคโนโลยี AI ครับ ในประเทศไทยเองก็เริ่มเห็นการเคลื่อนไหวในทิศทางนี้อย่างชัดเจนมากขึ้น โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมฟินเทค ได้มีการทำการทดลองเพื่อศึกษาว่าโรงงานจะสามารถดำเนินงานโดยลดการใช้แรงงานคนได้อย่างไร การเปลี่ยนผ่านในลักษณะนี้ย่อมมาพร้อมกับต้นทุน ดังนั้นการประเมินความคุ้มค่าเมื่อเทียบกับต้นทุนการลงทุน (ROI) จึงเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ใช้ประกอบการตัดสินใจ ครับ

คุณวาตานาเบะ　
ท้ายที่สุดแล้ว สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ องค์กรต้องการภาวะผู้นำในลักษณะใด ส่วน AI เป็นเพียงกระบวนการระหว่างทางเท่านั้น ขณะที่การตัดสินใจขั้นสุดท้ายยังคงเป็นบทบาทของมนุษย์ การสร้างมาตรฐานเพื่อขับเคลื่อนการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลให้เกิดขึ้นได้จริง จำเป็นต้องอาศัยการเพิ่มพูนประสบการณ์ความสำเร็จจากการลงมือทำในหน้างานอย่างต่อเนื่อง จนกลายเป็นความเข้าใจและการยอมรับร่วมกันในระดับองค์กร ผมเชื่อว่านี่คือหนทางเดียวที่จะทำให้การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลเกิดผลอย่างยั่งยืน

คุณซึซากิ　
หากกล่าวถึงบทบาทของ DX ในประเทศญี่ปุ่นในช่วงอีก 3–5 ปีข้างหน้า แม้คำพูดของผมอาจจะฟังดูแรงอยู่บ้าง แต่ผมมองว่านี่คือกระบวนการรื้อโครงสร้างโมเดลธุรกิจเดิม และสร้างโมเดลธุรกิจใหม่ขึ้นมาทดแทนครับ องค์กรจำเป็นต้องลงมือทดลองให้มากที่สุด เพื่อทำความเข้าใจว่ากระบวนการใดสามารถขับเคลื่อนองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งประเด็นนี้เองคือแก่นสำคัญของความท้าทายที่อุตสาหกรรมการผลิตญี่ปุ่นกำลังเผชิญอยู่ในปัจจุบัน

คุณยาคาเบะ　
อีกประเด็นหนึ่งที่อยากฝากไว้คือ แม้ในปัจจุบันโรงงานจำนวนไม่น้อยยังสามารถดำเนินการได้ตามปกติ แต่ในความเป็นจริงอุตสาหกรรมกำลังเผชิญกับปัญหาเชิงโครงสร้างที่สำคัญ นั่นคือการลดลงของ “ผู้เชี่ยวชาญหน้างาน”ครับ
สถานการณ์ในปัจจุบันคือ ทุกคนมุ่งทำยอดเฉพาะในส่วนของตัวเองอย่างเต็มที่ ส่งผลให้ยิ่งดำเนินการมากเท่าใด ปริมาณสต็อกก็ยิ่งเพิ่มขึ้น ขณะเดียวกัน การตัดสินใจด้านสต็อกจำนวนมากยังคงอิงจากประสบการณ์หรือการคาดการณ์ส่วนบุคคลว่าเป็น “ระดับที่เหมาะสม” มากกว่าการใช้ข้อมูลจริงเป็นฐานในการตัดสินใจ
แต่ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้อีกไม่นานก็จะเกษียณและออกจากหน้างานไป การลดการพึ่งพาแรงงานคนจึงเป็นโจทย์เร่งด่วนอย่างยิ่ง เราจำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีใหม่ ๆ เข้ามาใช้ เพื่อรับมือกับปัญหาการขาดแคลนบุคลากรที่กำลังจะเกิดขึ้นในอนาคตอันใกล้นี้ครับ

ความท้าทายในยุค AI: ความร่วมมือจากสามภาคส่วน การเร่งการเปลี่ยนผ่าน และการก้าวข้ามขีดจำกัดขององค์กร

คุณมิยาตะ
หากยุคสมัยของ AI ที่แท้จริงมาถึง บริษัทควรลงมือดำเนินการอะไรอย่างเป็นรูปธรรมบ้างในอนาคต ช่วยบอกถึงความท้าทายที่อาจเกิดขึ้น รวมถึงรูปแบบการกระทำที่ควรปฏิบัติเมื่อมองถึงกลยุทธ์ในอนาคตด้วยครับ

คุณวาตานาเบะ　
ในหน้างานการผลิตทั่วโลก “ความเร็ว” กลายเป็นประเด็นที่รอไม่ได้อีกต่อไปครับ ผมเองรู้สึกกังวลอย่างมากต่อความเสี่ยงในจุดนี้ ทางออกแรกคือลองใช้ AI ดูก่อน และกล้าที่จะก้าวออกไปหนึ่งก้าวครับ แต่ในขณะเดียวกัน ก็ไม่ควรพึ่งพา AI มากจนเกินไป เพราะอาจทำให้ความสามารถในการคิด วิเคราะห์ และตัดสินใจของมนุษย์ลดลง ดังนั้น หลังจากนำ AI มาใช้แล้ว องค์กรจึงจำเป็นต้องมีระบบการประเมินผลที่เหมาะสมและชัดเจนไว้ให้ดีด้วยครับ

คุณฮาชิโมโตะ
เรื่องของ “ความเร็ว” เป็นสิ่งที่ไม่สามารถรอได้อีกต่อไปจริง ๆครับ ผมเองก็รู้สึกแบบนั้นเช่นกัน หากองค์กรยังคงเฝ้ารอดูท่าทีของหน้างานเพียงอย่างเดียว ก็มีความเสี่ยงที่จะสูญเสียความสามารถในการแข่งขันในระดับสากล ช่วงเวลานี้จึงเป็นจุดที่จำเป็นต้องตัดสินใจก้าวออกไปข้างหน้าอย่างชัดเจน และการทำให้โนว์ฮาวให้เป็นดิจิทัลซึ่งนำความรู้และประสบการณ์ของบุคลากรที่แต่ละคนมีมาถ่ายทอดให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัลก็เป็นอีกหนึ่งปัจจัยสำคัญ ครับ

คุณซึซากิ　
แม้ว่าจะมีโซลูชันด้านเทคโนโลยีอยู่มากมาย แต่ปัญหาคือ “บุคลากรในองค์กรเข้าไม่ถึง” หรือไม่ทราบว่าจะนำมาปรับใช้กับการทำงานอย่างไร ผมมองว่าการขยายขอบเขตการเข้าถึงให้กว้างขึ้นคือกุญแจสำคัญของการเปลี่ยนผ่านสู่การทำงานด้วย AI และนอกเหนือจากโซลูชันที่องค์กรพัฒนา หรือค้นหาได้ด้วยตนเองแล้ว ยังมีโซลูชันจากภายนอกที่สามารถนำมาผสานการทำงานร่วมกันได้อีกด้วย ผมคิดว่าการเปิดรับและเชื่อมโยงโซลูชันในลักษณะนี้ จะช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับองค์กร และนำไปสู่การสร้างโอกาสในการเพิ่มรายได้ในระยะยาวครับ

คุณยาคาเบะ　
ผมมองว่าการสร้างสภาพแวดล้อมที่ทั้งสามภาคส่วน ได้แก่ คน องค์กร และระบบ ทำงานร่วมกันอย่างเป็นหนึ่งเดียว และให้ความเคารพซึ่งกันและกัน เป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งครับ ในที่นี้ “คน” หมายถึงช่างฝีมือผู้เชี่ยวชาญที่คอยขับเคลื่อนโรงงานมาจนถึงปัจจุบัน “องค์กร” หมายถึงบริษัท และ “ระบบ” หมายถึงพวกเราในฐานะบริษัทซอฟต์แวร์ ผู้ทำหน้าที่พัฒนาแพลตฟอร์มสำหรับยุคสมัยของ AI ในจุดเปลี่ยนสำคัญสู่ยุคสมัย AI นี้ ผมเชื่อว่าความร่วมมือของทั้งสามฝ่าย และการเคารพในบทบาทและคุณค่าของกันและกัน เป็นองค์ประกอบที่ขาดไม่ได้

คุณมิยาตะ　
จากการพูดคุยในวันนี้ ทำให้ผมตระหนักอีกครั้งว่า การปรับตัวให้ทันต่อความเร็วของการเปลี่ยนแปลง การทำให้องค์ความรู้ถูกถ่ายทอดและจัดการในรูปแบบดิจิทัล การขยายขอบเขตของโซลูชันให้เข้าถึงและใช้งานได้จริง รวมถึงการประสานความร่วมมือแบบสามภาคส่วนระหว่าง “คน องค์กร และระบบ” ล้วนเป็นกุญแจสำคัญที่จะเปิดประตูสู่อนาคตของอุตสาหกรรมการผลิตสัญชาติญี่ปุ่นในประเทศไทย ภายใต้ยุคสมัยของ AI อย่างแท้จริงครับ