5年という期限：インテリジェントシステムのエンタープライズ導入を加速する

インテリジェントシステムへの移行に5年というタイムフレームは、最初に思われるよりタイトかもしれません。

エンタープライズ全体でインテリジェントシステムへの成功的な移行を目指す組織にとって、時は刻々と迫っています。今から5年で実現させなければなりません。

5年は長く思えるかもしれませんが、成功にはレガシーシステムの存在、データサイロ、エッジでのコンピュートパワー不足、機械学習とリアルタイムコラボレーションを活用する環境での多様なシステム統合など、いくつかの共通のハードルをクリアする必要があります。

これらのインテリジェントシステムは、継続的インテリジェンスやオブザーバビリティといった新たな概念など、より広範なデータ中心イニシアチブの基盤となるインフラストラクチャを提供します。

デジタル変革企業Wind Riverが最近発表したレポートで、主要産業における企業の課題と機会が明らかにされました。世界中の500人以上の技術リーダーを対象とした調査で、Wind Riverは62%の技術リーダーが「自社はインテリジェントシステム企業になる旅を開始した」と回答したことを明らかにしました。

さらに、10人中8人の回答者が5年以内に成功を証明したいと考えており、そのうち16%のリーダーは、同業他社の4倍のROI達成を期待しています。

回答者はコア産業を代表しています。製造、エネルギー・ユーティリティ、航空宇宙・防衛、医療技術、自動車、通信です。

インテリジェントシステムの特性

では、インテリジェントシステム企業とはどのようなものでしょうか？

Wind Riverは、企業が現在持っている、または5年間のウィンドウ内で活用できると期待される13の要素を提示しています。

回答者が最も重要と評価した特性は、「真のファーエッジでのコンピュート」がトップで、Wind Riverはこれを「今後3〜5年間の基盤」としています。Internet of Things環境を例に取ると、組み込みデバイスが自律的に動作し、より多くの知能が中央システムからそれらのエッジデバイスにシフトすることを意味するかもしれません。

その他の主要な特性には、自動学習と機械学習機能、ニアリアルタイムのシームレスなエコシステム接続、リアルタイム協調ワークフロープラットフォーム、製品開発に影響を与えるデジタルフィードバックループが含まれます。

回答者は、後者の2要素について、インフラストラクチャを今すぐ整備する必要があると述べています。

個々の産業で必要とされる主要要素とそれらのステータスはさまざまでした。いくつか例を挙げます。

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製造業

すでに270万台のロボットが稼働し、さらに増加が見込まれる製造業では、エッジが今日重要です。「ファーエッジでのコンピュート提供、ストレス予測、故障解決、クラウドでのデバイスカスタマイズ——これらはすべて、単一のリアルタイム協調ワークフローで提供されなければならない、成功のための基盤的能力です」とレポートは述べています。

しかし、調査では製造企業のわずか11%しか「すでに自分たちをインテリジェントシステムデジタルビジネス企業と見なしていない」ことが判明しました。残りの55%がそこを目指しています。

エネルギー・ユーティリティ

Wind Riverによると、エネルギー分野の5年ビジョンは自動学習と機械学習に焦点を当てています。「製造リーダーは、クラウドベースのデバイスカスタマイズ、予知システム管理、必要なワークフロープロセスのシーケンシングの組み合わせで、実用的な成功への明確な道筋を模索しています」とレポート。

エネルギー部門の回答者は、「ファーエッジでのコンピュートという基盤能力は、学習システムとして実験を実行できることより10倍以上重要だ」と述べています。

レポートによると、エネルギー・ユーティリティ回答者の41%が、インテリジェントシステムが環境資源の使用における慎重さと効率をポジティブに変革できると信じています。

航空宇宙・防衛

このセクターでは人工知能が不可欠です。Wind Riverはレポートデータについて、調査会社CB Insightsのコメントを引用しています：「航空宇宙・防衛業界では、支援ソフトウェアがハイリスクシナリオで迅速な意思決定をしなければなりません。人工知能は、ロボティクスと自律システムからサイバーセキュリティ、国家安全保障のための通信まで、テクノロジーを探求する企業と政府機関により、8.7兆ドルの宇宙空間分野で不可欠なものになりつつあります。」

回答者は、真のファーエッジでのコンピュートと、リアルタイムでのエミュレーションとシミュレーション能力を、航空宇宙・防衛におけるインテリジェンスの最も重要な特性として挙げました。

調査ではまた、「すべての関係者のための単一プロセスでワークフローを統合し、デジタルフィードバックループなどのツールを新製品・サービス開発に使用する能力」の必要性も強調されました。

医療技術

「Alan Turingの模倣ゲームのアイデアは、医療業界におけるインテリジェントシステムの現在の考え方の先駆けでした。インテリジェントシステムの予防保全とイノベーションへの応用はめてエキサイティングです」とWind Riverレポートは指摘します。そして、メドテック分野は他のどの垂直分野よりも今すぐ投資が必要だと述べています。

レポートはAccentureのデータを引用し、5年で「AIだけで米国医療費を年間1,500億ドル節約できる」としています。

メドテックの鍵は、リアルタイム協調ワークフロープラットフォームと、データをフィードバックループで製品開発に戻し、イベントを検知・解決し、完全自動化を実現する能力の組み合わせです。

レポートによるとダウンサイドは：「医療技術企業のリーダーの78%がインテリジェントシステム構築の道筋にある一方で、そのうち3分の1は成功していない」とのこと。メドテックにはまだ多くの作業とイノベーションが必要です。

自動車

自動車業界は、インテリジェントシステムにおいては少し先を行っています。もちろん、自動車は過去数十年で一連の革命を経験してきました。そのトレンドは続くでしょう。

レポートは、「自動車メーカーが最初の3年間で実装するインフラストラクチャ特性が、業界へのインテリジェントシステムの総インパクトの70%を占める」と指摘しています。

続けて、「正しい順序で進め、適切なインテリジェントシステム特性セットの構築に注力することが、成功の鍵だ」としています。

自動車分野の「ますます多様化する収益機会の世界」を引用し、レポートは協調ワークフロープラットフォームが必要だと述べています。たとえ近い将来大きな影響がなくてもです。

自動車セクターの「多様な世界」とは、ビジネスが単に車を作るだけでなく、車が消費者についての貴重な情報源になったこと、車両所有ビジネスモデルの進化などの発展がある世界です。

レポートは、自動車が今後3〜5年でインテリジェントシステムの3つの主要要素を構築すべきだとしています：真のファーエッジでのコンピュート能力、ストレスと故障を予測・解決する能力、クラウドでのデバイス体験カスタマイズ能力。

自動車を主要産業の中で特別にしている要因の一つをレポートは指摘しています。「自動車業界には独自の成功ドライバーがあります。組織の成功にとって最も重要なインテリジェントシステム特性は、シミュレーションやエミュレーションを使用して構築、開発、運用でき、生産性を向上させ市場投入までの時間を短縮できることです。」

通信

テレビCMでは5Gへの移動に焦点を当てていますが、レポートによるとこのセクターの鍵は「完全なインテリジェントシステム企業になること」です。それは「リアルタイム協調ワークフロープロセスと、エッジでのデバイスカスタマイズ能力」から始まります。

調査では、米国のキャリアリーダーの3分の1が、自組織がインテリジェントシステムを未来の核と考えることにコミットしていると回答しました。「しかし、そのグループ内でさえ成功確率は54%にとどまります。アイデアにコミットしていることが保証にはなりません」とレポート。

調査回答者は、3年以内に通信セクターがインテリジェントシステムの未来創造に明確に焦点を当て、インテリジェントシステムの未来に寄与するコアビジネスプラクティスを整え、埋め込み製品/サービスをインテリジェントシステム向けに完全に開発すると述べています。「これは他セクターと比較して攻撃的な短期的視点だ」とレポート。

「自動車セクターのみが、現在必要な主要インテリジェント特性（真のエッジコンピュート、ニアリアルタイムでのシミュレーション/エミュレーション能力、データを製品・サービスに接続するデジタルフィードバックループ）に同等に焦点を当てている」とWind River。

通信リーダーの90%が、3年以内に埋め込み製品/サービスの50%以上がファーエッジクラウドで動作する必要があると信じています。63%が、3年以内に製品/サービスがAIとMLで注入されると信じています。

「5年で、完全自動化と、センサーデータとアルゴリズムに基づく行動能力という2つの主要特性が現実になる」とレポートは結論づけています。