2022年に人工知能が製造業を変える4つの方法

何年もの間、私たちは「来年」が人工知能にとって画期的な年になるだろうという話を聞いたり読んだりしてきました。 ある程度、これは常に真実でした。毎年、従来のビジネス業務を最適化し、仕事をより簡単にする AI の能力が新たな進歩を遂げています。これらの前年比の改善により、AI がさらに改良され、特定のユースケースで新たな価値を生み出す、より目的に合ったアプリケーションが提供されるようになります。産業用 AI はこの現象の最新の反復であり、急速に大きなデジタル変革が進む製造業界の特殊なアプリケーションに AI 処理を適用します。

2020 年と 2021 年に AI が新たな進化を遂げたように、2022 年には、製造業界が AI アプリケーションを使用して今日の問題を解決し、組織とその働き方に新たな付加価値を生み出す方法において、産業用 AI が大きく新たな方向転換を遂げることが期待されます。パンデミックと経済的不確実性が続いた2年を経て、2022年に産業用AIが製造業の状況を一変させると予想される4つの方法をご紹介します。

1. 労働力の世代交代により知識の自動化が加速する

あらゆる業界の労働力は大きな構造的変化を経験しています。これは特に工業部門に当てはまります。高齢労働者が定年退職年齢に達し、「大量退職」が多くの業界の従業員に影響を及ぼしています。単に新卒者を雇用して労働力の不足を補うだけでは不十分です。多くの場合、新卒者が学校で学んだスキルや概念は、工場の現場で実際に稼働している多くの組織のワークフローやシステムと一致しません。

これらすべてにより、2022 年には知識自動化テクノロジーとプロセスが大幅に加速するでしょう。自動化された知識共有とインテリジェントに強化されたアプリケーションにより、過去のドメイン知識が保存され、チーム間で広くアクセス可能になるため、退職する従業員と新規採用者の間に生じるスキルのギャップが解消されます。これには、採用ツールとして機能するという二重の利点があります。知識の自動化によって仕事が楽になり、従業員が成功するために必要なツールが提供されるほど、潜在的な従業員にとって仕事の魅力が高まります。

2. 産業データサイエンティストの出現は産業AI戦略の発展を促進する

産業労働力の世代交代は、別のトレンドを刺激するでしょう。それは、産業 AI などの新しいテクノロジーの導入と管理、そして同様に重要な、これらのテクノロジーの潜在能力を最大限に引き出す戦略において、産業データ サイエンティストが中心的役割を担うようになることです。

新たな調査によると、業界の主要な意思決定者の 84% が競争優位性を高めるために産業 AI 戦略が必要であることを認めており、98% が戦略がなければビジネスに課題が生じる可能性があると認識している一方で、これまでに実際にそのような戦略を導入したのは 35% に過ぎません。産業データ サイエンティストは、一方では従来のデータ サイエンス、他方では独自のドメイン専門知識を活用して、産業 AI 戦略の作成と展開を推進する上で重要な役割を果たします。

3. AI投資は一般的なモデルからより精密な産業用AIへと移行

2022年にはAIが成熟し、産業用AIの本格的な開発に入り、具体的な時間的価値を持つ現実世界の製品展開へと徐々に進化していきます。これを実現するために、より多くの産業組織が、汎用 AI モデルへの投資から、収益性と持続可能性の目標達成に役立つ、より目的に合った精密な産業 AI アプリケーションへの投資へと意識的にシフトしていくでしょう。これは、すべての潜在的なビジネスをカバーできない大量の工場データでトレーニングされた AI モデルから、ドメインの専門知識を活用して詳細な分析と機械学習を通じて解釈と予測を提供する、より具体的な産業用 AI モデルに移行することを意味します。産業データは、資産のライフサイクル全体を通じて実際のビジネス成果に変換されます。

この変化は、産業用 AI をめぐる新たな最善の提携を促進するという二重のメリットをもたらすでしょう。以前のパートナーシップは、テクノロジー中心であり、サービスや大手サプライヤーによって推進されていました。産業用 AI の専門化が進むにつれて、より多くのソリューション プロバイダーが必要となり、それぞれの独立したカスタマイズされた専門知識を結集する必要があります。これにより、より一般的な AI プロジェクトからパートナーシップを発展させることができるだけでなく、DIY アプローチではなく価値を提供するパートナーシップに重点を置くことで、AI 導入の障壁をこれまで以上に下げることにも役立ちます。

4. 経営幹部の所有権と文化の変化が産業AIの導入を加速させる

産業組織が産業 AI 戦略とアプリケーションの企業全体への導入を拡大するにつれて、デジタル変革のメリットを享受するには、経営幹部の責任感と文化的変化への投資が重要になります。最高デジタル責任者 (CDO) のようなデジタル幹部は、これらの障壁を克服するために不可欠です。 CDO は、組織全体でデジタル変革と産業用 AI を主導する独自の役割を果たします。従来のシステムと新しいテクノロジーのギャップを埋め、サイロ間のコラボレーションを促進し、大量のデータ収集から戦略的な産業データ管理へと移行します。これらすべての責任は、産業組織がデジタル変革イニシアチブを実行し、目的に合った産業用 AI アプリケーションのより広範な導入と戦略の構築を可能にするために不可欠です。

産業企業が 2022 年のロードマップの計画からそのビジョンの実際の実行へと移行し始めるにつれて、産業用 AI をその戦略の重要な部分にすることが重要になります。労働力の世代的傾向、AI プロジェクトの役割の拡大、デジタル変革をめぐる文化的変化は、今後も急速に進化し続けるでしょう。そうでないふりをすると、トラブルに巻き込まれるだけです。新年も競争力を維持するには、ナレッジ オートメーション、産業データ サイエンティスト、目的に合った産業 AI アプリケーションを通じて、これらの変化を受け入れ、活用する必要があります。