AIが業務判断を支援・代行する時代において、製造業の競争力は製品そのものの性能だけでなく、それを取り巻くデータの品質によって左右されます。設計部門のBOM、調達部門のサプライヤ情報、品質部門の試験記録、販売部門のカタログデータ——同じ製品を指しているはずの情報が、部門ごとに異なる姿で存在している。この分断こそが、AI活用の最大の障壁です。 さらに、EUのデジタル製品パスポート（DPP）やサステナビリティ開示など、製品データに対する外部からの要求も年々厳しさを増しています。求められているのは、部門横断で一意に管理された「信頼できる製品情報」です。 本講演では、グローバル製造業の最新事例を交えながら、AIエージェント時代がもたらす変化とリスクを解説します。さらに、AI対応に向けたマスターデータ管理（MDM）の役割と、企業が今取り組むべきデータ基盤整備のポイントをご紹介します。