ジェネレーティブAIは高度な分析に新たな可能性をもたらす

過去 2 年間で、生成型人工知能 (GenAI) の出現により、産業プロセス分析に刺激的な新しい可能性がもたらされました。ユーザーのプロンプトに応じてテキスト、コード、画像などの新しいコンテンツを生成できるこの変革的なテクノロジーは、プロセス製造業者がデータを分析し、運用を最適化し、重要な意思決定を行う方法を一変させる可能性を秘めています。

生成 AI への関心は、プロセス製造業者が「データは豊富だが情報は乏しい」と感じている時期に高まっており、特に産業用 IoT (IIoT) の拡大により、運用データと設備データの量、複雑さ、アクセス性が増すにつれて高まっています。実際、適切に管理すれば、この余剰データは大きなチャンスを生み出す可能性があります。

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) 技術の同時出現により、より有意義な洞察を明らかにできる可能性が生まれます。しかし、多くの組織にとって、生データから意味のある洞察を得るまでの道のりは、依然として長いままです。

したがって、チームメンバー (エンジニアリング、運用、管理を含む) がデータからより迅速かつ価値のある洞察を得て、生産性とビジネス指標を改善するためのアクションをより迅速に実行できるようにするソフトウェアが必要です。生成 AI を高度な分析ソフトウェアに組み込むと、ドメイン専門家がソフトウェアのパワーを活用しやすくなり、その有効性も高まるため、プロセス産業に影響を与える可能性があります。

生成AIによる高度な分析の強化

生成 AI の大規模言語モデルは、人間の入力を理解し、テキストとコンピューターコードを迅速かつ効率的に生成することに優れており、高度な分析ソリューションは、クレンジングされコンテキスト化された時系列データへの明確なアクセスを提供します。これら 2 つのテクノロジを組み合わせることで、パターンを識別し、洞察を収集し、予測を行い、アクションを推奨するソフトウェアソリューションの能力が向上します。

図 1: 生成 AI 強化の高度な分析ソリューションを成功させるには、効率的な分析を実施し、ビジネス戦略とテクノロジー戦略に沿って効果的な意思決定を行うための重要な要素をドメインエキスパートに提供する必要があります。

この組み合わせで最大限の成功を収めるには、信頼性の高いエンタープライズデータ、高度な分析、生成 AI という重要な要素を、バックグラウンドで統合するのではなく、ドメインの専門家を中心に構築する必要があります (図 1)。

生成 AI で高度な分析機能を強化することで、企業は次のような多くのメリットを得ることができます。

意思決定の強化: 自然言語で要約と詳細な説明を提供することで、ドメインの専門家がプロセス全体を理解し、データに基づいた意思決定をより正確に行うことができます。その結果、膨大なデータセットを分析して傾向、異常、機会を特定し、積極的な意思決定が可能になります。
分析効率の向上: タスクの短いテキストベースの説明から、それらのタスクを実行する機能的なコンピュータコードに、最小限の調整と修正ですばやく移行できます。これにより、エンジニアやデータサイエンティストなどの現場の専門家は価値の高い活動に集中できるようになり、洞察を得るまでの時間が短縮されます。
予測機能の向上: 生成 AI により、アルゴリズムベースの分析手法の能力が向上し、異常を検出し、予測メンテナンスを通知し、生産データを予測できるようになります。また、特にセンサーデータと操作手順やログの組み合わせを表すデータセットにおいて、パターン検出のための追加機能も提供します。
オンボーディングとトレーニングの合理化: 生成 AI を使用すると、会話型およびインタラクティブなユーザーインターフェイスをサポートできるため、学習者は製造分野で自分の技術をより簡単に習得できます。生成 AI ベースのトレーニングは、現在の知識ベースへの継続的な接続を通じて関連性を維持し、トレーニングの保持を強化します。

ドメインエキスパートの作業を容易にする最新のテクノロジへの効率的なアクセスを提供することで、企業はビジネスオペレーションを再定義できるだけでなく、意欲的で積極的かつ有能なデジタル組織を育成できます。

生成型AIの限界とリスク

生成 AI は将来的に大きな改善を可能にすると期待されていますが、組織はその限界と関連するリスクを認識する必要があります。これらの課題には、データに関する課題、透明性の欠如、データプライバシーの問題が含まれます。

生成 AI モデルは通常、インターネット上で入手可能だがプライベートな知識が欠けている一般的な人間の知識を表す公開データセットを使用してトレーニングされます。トレーニングデータ内に存在する固有のバイアスを除去するのが難しいため、不正確な結果が生じる可能性があります。ドメイン固有のプライベートデータを使用してモデルをトレーニングすることは、困難であり、技術的にも困難です。

複雑な生成 AI モデルは、フロントエンドからはブラックボックスのように見え、解釈が不可能なため、意思決定プロセスを説明するのが困難になります。モデルを使用する人は注意して進めなければなりません。これらのモデルがデータを他のソフトウェアに取り込むと、生成 AI の結果をフィルタリングして誤った情報の拡散を減らす際に複雑さが増し、危害を加えるリスクが生じます。

機密性の高い業界で生成 AI を導入する場合、データのプライバシーとセキュリティの問題に対処する必要があります。生成 AI プラットフォームはモデルのトレーニングのためにインターネットに公開されているため、開発者と実装者は、データ漏洩を防ぐために、機密情報を公開コンポーネントから分離するように注意する必要があります。

生成 AI に関するメディアの誇大宣伝が拡大し続ける中、企業はよくある誤解にも注意する必要があります。よく言われているように、生成 AI が効果的に機能するには人間による監督が必要です。これはドメインエキスパートの必要性を置き換えるものではなく、むしろその専門知識を補完するものです。

効果的な生成 AI モデルを構築するには、多くの時間と労力が必要です。それは即座の解決策となる万能薬ではありません。プロセス産業に導入する場合、これらのモデルは特定のニーズを満たすように微調整およびカスタマイズする必要があります。既製のソリューションでは、最適な結果や妥当な結果が得られない可能性があります。

準備と実施の3つの重要な要素

生成 AI を使用してプロセスシステムデータ分析を強化する準備状況を評価するには、組織は次の 3 つの主要な属性を調べる必要があります。

データ品質: プロセスデータの整合性とアクセス可能性を評価します。高品質のデータは、生成 AI の有効性と、その AI に取り組むチームが解決しようとしている特定のプロセスの問題との関連性にとって非常に重要です。
スキル: プロセス産業に関連するデータサイエンスと AI の熟練度を評価します。従業員が生成 AI ソリューションを開発および維持するスキルを持ち、ソリューションが設計されているプロセスとビジネスチームを理解しているかどうかを判断します。
インフラストラクチャ: リソース集約型の生成 AI の展開をサポートするために必要なコンピューティングインフラストラクチャとデータストレージ機能が整備されていることを確認します。

上記の重要な要素を考慮した後、企業は生成 AI をうまく適用および展開するために、次のガイドラインにも従う必要があります。

スキルへの投資: 社内の専門知識を開発しながら、データサイエンスと AI に関する従業員のトレーニングを行い、生成 AI イニシアチブを効果的に推進します。
標準を定義する: データの品質、プライバシー、業界規制への準拠を確保するための堅牢なデータガバナンスプラクティスを確立します。
小規模から始める: スケールアップする前に、パイロットプロジェクトから始めて、組織の特定のユースケースに対する生成 AI の適合性をテストします。
継続的な学習を促進する: 知識を追求し、生成 AI テクノロジーの進化に合わせて適応する文化を育みます。

生成AIの可能性を解き放つ

生成 AI は、産業データの分析と意思決定の方法に革命をもたらすと期待されています。生成 AI と高度な分析を組み合わせることで、プロセス製造業者は新たなレベルの効率、精度、革新を実現できます。生成 AI の可能性を最大限に引き出すには、その限界とリスクを慎重に検討し、組織をそれに備えるための戦略的なアプローチが必要です。

プロセスの専門家は、生成 AI の力を活用してこれらのソリューションをワークフローに巧みに統合し、好ましい結果を生み出して、競争が激化する環境で優位に立つことができます。

<<:

>>: ChatGPT の残念な欠点 10 選: チャットボットの限界を探る