AI戦略は現実的か、それとも単なる絵に描いた餅か？

シュナイダーエレクトリックのEcoStruxureディレクター、ルーク・ダーカン氏は、ある産業企業の幹部との会話を振り返ります。「AIを導入したい。できるだけ早くプロセスにAIを取り入れたい」と幹部は語りました。

ダーカン氏が「いつまでに？」と尋ねると、「おそらく7月」という返事でした。

ダーカン氏は、この幹部がAI統合に必要なプロセス、仕組み、要件を深く理解していないことを指摘します。多くの産業現場では「AI」が単なるバズワードとして使われ、具体的な能力として捉えられていないのが現状です。

産業アナリティクスとデータサイエンスの専門家たちは、規律あるステップバイステップのアプローチで一致しています。データを文脈化し、分析、機械学習、ディープラーニングの手法を適用して、実際のビジネス成果を導き出すことです。

テラデータのAIおよびディープラーニングイニシアチブ責任者、アティフ・クレイシー氏は、AIを「分析、機械学習、ディープラーニングといった支援技術のスイートであり、特定のビジネス課題を解決するために調整されるもの」と定義します。「例えばディープラーニングでは、ニューラルネットワーク、GPUベースの計算、高次元データを用いて、ますます精度の高い予測が可能になります」とクレイシー氏は説明します。

これらの手法を早期に採用した業界には、コンシューマーテクノロジー、金融サービス、保険があります。小売、通信、自動車がそれに続きます。製造業では、自動車セクターが自律走行車への注力から最も急速な導入を見せています。

ダーカン氏はプロセス産業のパイオニアとして石油・ガス業界を挙げます。「これらの組織は数十年にわたりデータ、インフラ、テクノロジーに投資してきました。それが一貫して価値を生み出してきたからです」と語ります。

さらに成熟度曲線を進むと、消費財、素材、鉱業セクターが着実な進歩を示し、ディスクリート製造業（電子機器メーカーなど）はすでにかなり進んでいます。

では、出遅れた産業企業はインダストリー4.0、スマートファクトリー、AIの時代にどう追いつくべきか？ 中堅企業が取るべき次のステップは？

最初の一歩は、堅牢なデータサイエンス基盤を確保するための自己監査です。テラデータは、銀行顧客に30年間提供してきた基盤構築要素の構築をクライアント支援することがよくあります。多くの産業企業は、自社が保有する文脈データを特定し、センサーを校正し、「データサイエンス101」すなわち人材、ツール、環境に焦点を当てる必要があります。

ガートナーの2023年調査によると、全セクターの組織の87%以上が、ビジネスインテリジェンスと分析の成熟度が低い状態にあります。

最初の段階では、製造業者がオペレーション全体にセンサーネットワークを導入し、生産中に材料が経験する条件を取得します。文脈データが揃えば、欠陥やスクラップに先立つ異常を検知できます。「これはまだ完全な予測ではありませんが、プロセスのより良い特性把握です」とクレイシー氏は述べます。

ダーカン氏は、テクノロジーを人とプロセスと統合することを強調します。「典型的なブラウンフィールド施設では、ベテラン従業員が貴重なプロセス知識を持っています。AIツールはその専門知識を補完し、増分的な価値を提供しなければなりません」と語ります。

しっかりしたデータサイエンス基盤ができたら、ニューラルネットワークのようなより高度な手法を探求できます。成熟度が高まるにつれ、焦点は事象の記述から変数の相関と因果関係の確立へ移ります。「Aが起こればBが起きる、だからCが実現する」とクレイシー氏は説明します。「この予測的洞察により、プロアクティブな介入が可能になります。」

さらに洗練が進めば、プロセスを最適化または修正するための処方的推奨が可能になります。この旅の頂点は、完全自動化された異常検知と解決、すなわちクレイシー氏が冗談めかして言った「欠陥の自動ターミネータ」です。

ダーカン氏は、AIの旅に最終目的地はないと警告します。「地平線にニルヴァーナはありません。状況は進化し続けます」と言います。

最後に、業界リーダーはデータ統合を優先すべきです。データだけでは予測モデルや分析モデルの出発点に過ぎません。資産階層、モデル、文脈を理解することが不可欠です。そこから詳細なデータフローとインフラを構築し、記述的な可視化と運用対応を可能にします。「それが90%の人々がデータを使う目的です」とダーカン氏は付け加えます。「最初の一歩が最も難しいのです。」