製造業者が直面する現実：AI導入は依然遅れ気味

最近の調査で、AIがさまざまな業界で十分に速く実装されていないことへのフラストレーション増大が明らかになった。

あらゆる業界がAIについて独自の物語を持っている。小売業なら顧客サービスへのより深い洞察。輸送業なら自律走行車。医療提供者ならより迅速で精密な診断。

KPMG発表の751人経営幹部調査でも、テクノロジー、小売、金融サービス、ヘルスケア、輸送企業の過半数がAIを前進させており、成果に満足している様子がうかがえる。

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KPMGは不可解にも、おそらくAI技術の最大消費者である製造業セクターを除外している。そして多くの製造業者がAI投資の方向性を見直し、後退している様子がうかがえる。

Plutoshift発表の250社製造企業調査が、製造セクターにおけるAI導入の実態を明らかにしている。調査では、AIソリューション導入の価値は認識しているものの、多くが明確な成果出しに苦戦し、戦略を見直している。約3分の2（61%）がAIプロジェクト実装のやり方を見直す必要があると回答。この時点で、AI導入を完了し期待される成果を出せているのはわずか17%にとどまる。

このAIプロジェクト見直しの背景には何があるか？主因はAIを支えるデータインフラの欠如だ。回答者の84%が、自社がデータインテリジェンスに基づき自動的かつ継続的に行動できないと述べている。「データインテリジェンスの旅において、企業はデータ収集センサー未設置から、直接実用的インサイトにつながるデータ抽出まで、どこに位置し得る」とレポート。「データインテリジェンスを持ち、それに基づき自動的かつ継続的に行動できる企業はごく一部にとどまる。」

製造業者の過半数（72%）も、AIメリットを享受するために必要な技術/データ収集インフラ実装に、想定より時間がかかったと回答。

技術インフラが未整備なだけでなく、組織も準備できていない。少なくとも62%の製造幹部が、社内合意とAI導入コミットメント獲得に想定より時間がかかったと表明。さらに60%が、実用的で焦点を絞ったAI導入戦略での合意形成に苦労したと答えている。

リアルタイムで実用的なデータとインサイトへのアクセスが、今後の製造AI取り組みの鍵だ。さらにレポート著者らは、「各オペレーターが行動を起こせるようAIシステムがエンパワーすることが重要だ」と述べる。製造企業には、あらゆる産業ワークフローの自動パフォーマンス監視でオペレーターとチームをエンパワーするAI活用の機会がある。製造業では具体的に、リソース消費と運用コスト削減でROIを向上させられる。

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