Industrial AI™（産業用AI）とは️ 全体概要
産業用AIは変革の原動力になっており、プロセスの自動化、効率性の向上、および新たなビジネスの可能性を開拓することによって各業界に革命をもたらしています。このガイドでは、産業用AI、その応用例、基盤となるテクノロジー、そしてそれが現代の産業にもたらす課題と機会について詳しく見てみます。
産業用AIについて知っておくべきこと
産業用AIについて
産業用AIがもたらす変革について、ビアンカ・ノビロの知見とともに2分程度でご紹介します。
産業用AIとは
産業用AIとは、製造、エネルギー、航空宇宙、および建設などの産業分野における人工知能の応用を指します。人間の知能を模倣することに重点を置く汎用AIとは異なり、産業用AIは複雑な産業プロセスの自動化と最適化に特化しています。産業用AIでは、センサー、機器、およびネットワークからのデータを活用し、意思決定の改善、生産性の向上、およびイノベーションの推進を実現します。
汎用AIと産業用AIの違い
汎用AIは幅広いタスク全体で人間の知能をシミュレートすることを目的としているのに対し、産業用AIは特定の産業用途に重点を置いています。汎用AIは、チャットボットやバーチャルアシスタントなどのツールの中でよく見られ、論理的思考や自然言語理解を必要とするタスクを実行するように設計されています。一方、産業用AIは、製造、エネルギー管理、および物流などの産業プロセスの最適化と自動化に特化しています。また、業務効率の向上とシステム障害の予測にセンサーデータ、機械学習、および自動化を大幅に活用しており、産業の変革に欠かせないツールとなっています。
産業用AIの応用例
産業用AIはすでに、いくつかの産業において大きな進歩を遂げています。主要な用途のいくつかを以下にご紹介します。
- メーカー：生産ラインの自動化、欠陥検出による品質管理の徹底、およびサプライチェーンの最適化などでAIが利用されています。リアルタイムのデータを分析することで、メーカーはメンテナンスの必要性を予測し、損失が大きいダウンタイムを削減することができます。
- エネルギー・公益事業 エネルギー部門では、産業用AIによってエネルギー需要の予測、発電所のパフォーマンス最適化、および重要なインフラの予測保全が可能になり、より効率的なリソース管理に役立っています。
- 航空・防衛：AIによる予知保全とリアルタイムのデータ分析により、業務効率と安全性が向上します。
- 建設・エンジニアリング：AIによって、プロジェクト管理、リソース配分、および安全監視を最適化できます。
- 電気通信：AIによって、ネットワークの性能、顧客サービス、および予知保全を改善できます。
産業用AIを支える技術
産業用AIは以下に示す先進技術の融合によって実現されていますが、それらの技術は産業用AIの有効性に重要な役割を担っています。
- 機械学習と深層学習：これらのAI技術により、各種システムがデータから学習し、時間の経過と共に改善を続け、情報に基づいた予測を行うことができるようになり、産業プロセスの効率化を促進してゆきます。
- IoT（モノのインターネット） IoTデバイスが機械やシステムから膨大な量のデータを収集し、AIがそれを分析してプロセスを最適化し、無駄を減らし、生産性を向上させます。
- ロボット工学と自動化：ロボット工学は産業用AIの中核を成し、組立ライン作業から品質検査まで、さまざまな作業の自動化を可能にします。
- エッジコンピューティング：エッジコンピューティングではデータをローカルで処理するため、これによってAIシステムはクラウドコンピューティングに頼ることなく、より迅速な意思決定を行うことができます。これは、処理時間が大きな意味を持つ産業用タスクにとって非常に重要です。
産業用AIが業務オペレーションに及ぼす効果
- 効率の向上：AIを搭載した自動化により、ヒューマンエラーの削減、生産の高速化、そして全体的な業務効率の改善に役立ちます。
- 予知保全：AIによって機器データを分析し、故障を事前に予測することで、ダウンタイムを短縮し、損失が大きい修理を防ぐことができます。
- カスタマイズ：AIにより、メーカーはより柔軟な生産モデルへと移行でき、より幅広いカスタマイズや市場の変化への迅速な対応が可能になります。
産業用AIを導入する際の課題
産業用AIには大きな可能性があるものの、導入には課題も伴います。以下がその例です。
- データの収集と処理：産業用AIは、大量にある高品質なデータに大きく依存しています。しかし多くの企業が、このデータを効果的に収集、整理、および分析することに苦労しています。
- 従来システムとの統合：古い産業システムは最新のAI技術と互換性がない場合があり、導入の障壁となる場合があります。
- 従業員のスキル：AIを活用した業務への移行には新たなスキルが必要であり、従業員の再教育に投資しなければなりません。
- セキュリティとプライバシー面の懸念：より多くのデータが収集・分析されるにつれ、これらの情報をサイバー脅威から保護することが最優先事項となります。
調査の結果得られた知見
グローバルなクラウド・エンタープライズ・ソフトウェア企業であるIFSの調査によると、経営幹部や取締役は「AIの誇大広告を信じ込んでいる」ものの、その組織は期待通りの運用を実現できていないことが分かりました。1,700人の上級意思決定者を対象とした最新のグローバル調査「Industrial AI: the new frontier for productivity, innovation and competition（産業用AI：生産性、イノベーション、および競争における新たなフロンティア）」では、AIの可能性が技術、プロセス、およびスキルによって妨げられていることが明らかになりました。回答者の半数は、適切なAI戦略があれば、今後2年以内に価値を実現できるとの楽観的な見方を変えておらず、さらに4分の1の回答者は来年にも実現可能だと考えています。産業用AIの今後の展開
次に来る産業革命は産業用AIの変革力によって推進されるものであり、すでに始まっているのです。この変革は、組織を変えるだけでなく、その従業員が持つ莫大な潜在能力を引き出すことにもなります。現在、新しいトレンドとして注目を集めているのは、物理システムの仮想レプリカを作成する、AIによって動くデジタルツインなどであり、これによってプロセスをシミュレーションし、より正確に結果を予測できるようになります。また、自律システムによって産業の変革がさらに進み、製造や物流など、さまざまな分野で可能性がさらに広がってゆきます。
結論
産業用AIはもはや未来の概念ではなく、まさに今日、産業を再形成しているのです。複雑なタスクの自動化、効率性の向上、そして予測的な知見の提供により、産業用AIは、企業がより迅速に変革を起こし、よりスマートに事業を展開することを可能にするものです。ただし、その可能性を最大限に実現するには、データ、統合、スキル、およびセキュリティに関連する課題を克服する必要があります。AI技術の成熟化に伴い、産業用AIは間違いなく今後数年間のうちに産業界における成功の重要な原動力となるでしょう。
