2019年製造業予測：AIとオートメーションが未来をどう形作るか

新世代のポイントAIソリューションが2019年にその実力を証明します。これらは新たな信頼、緊急性、そして「AI」が実際に何であり、いかに多くを提供できるかという理解を構築します。音声駆動型ソリューションが先陣を切り、スマート倉庫でのピックアンドプレースロボットが、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）の活用を進める企業に大きな競争優位性をもたらします。以下は、Bourne氏による2019年以降の製造業に関する3つの主要予測です。

予測 #1：2021年末までに全製造企業の50%が何らかの形でAIを活用

間違いなく、AIソリューションの導入はあらゆることを変えます。業界、ビジネス、プロセス、企業——すべてです。しかし忘れてはなりません：多くの企業にとって、ターゲットを絞ったAIソリューションはすでに存在しています！ これらはすでに競争優位性を提供しています。2019年は、この新たなAIリアリズムが広がり、新しいターゲット型、プロジェクトベースのAIソリューションが即戦力として投入される年になります。

「AI」：小さなソリューションが大きな成果を生む

AIの大きなつまずき石は、常に「AI」という用語そのものでした。これは多くの製造業者を誤解させ、大規模なエンドツーエンドシステムを想起させます。現実には、「AI」は自然言語処理から画像認識、チャットボット、アナリティクス、オートメーションまで、それぞれ独自の強みと用途を持つターゲット技術の集合体です。これらすべてに共通するのは知能という要素です：高い精度と、ミスから驚異的に速く賢く学習する能力です。

私は最近、北欧のIFS顧客でこの精度を目の当たりにしました。家庭用ブランドとして知られる同社は、AI需要予測ソリューションを用いて自社セクターの予測消費を予測しました。AI導入前後の予測精度の差は目を見張るものがありました。AIソリューションによる需要予測は、実際の市場結果により遥かに近いものでした。この企業にとって、具体的で達成可能なターゲット設定が、具体的で測定可能な成果をもたらした好例です。

AIソリューションは精密工具であり、鈍器ではない

AIを考える際、「AIを導入する」ことは「インターネットを導入する」ことと同様に不可能であることを忘れないでください。プロジェクトを開始する前に、自分の「なぜ」を明確にしなければなりません。どの具体的なビジネス目標とターゲットを狙うのか？ 何を改善・強化したいのか？ 目的がよりターゲットを絞っていればいるほど、結果はより競争力があり、変革的になります。

予測 #2：2020年末までに製造プランナーの25%がシステムと会話するようになる

AIソリューションは、私たちが思っているよりも賢く、雄弁です。1年前の大規模AI顧客調査では、AIを使ったことがないと答えた人の3分の2が、実はチャットボットを通じてAIを利用していたことが判明しました。その品質は人間の会話と見分けがつかないレベルでした。同調査では、回答者の84%がAlexa、Siri、Homeといった音声起動型AIを家庭で使用することに抵抗がないことも明らかになりました。シンプルさ、速さ、精度が重要な消費者メリットであるなら、製造ラインでそれらが何を成し得るか想像してみてください。

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BMWによるAlexaのスマートな統合は2018年3月に広く称賛されました。統合された音声起動機能は表面的なものにとどまらず、運転体験全体にサービスとパフォーマンスのレイヤーを追加しました。あまり知られていませんが、音声起動ソリューションは自動車セクターの生産側でもすでに活用されています。

日本では、当社の顧客であるNECが、オーダーピッキングプロセスで音声起動ソリューションを使用しています。ライン担当者が音声で指示するだけで、オーダーが即座に作成されます。これは次の予測へとつながります……

予測 #3：2020年末までに製造品の25%がピックアンドプレースロボットによって格納される

生産ラインのロボットは数十年間不可欠でした。しかし、倉庫でのAI搭載ロボットはどのような節約と競争優位性をもたらすでしょうか。Amazonが最近、スマート倉庫で迅速で不知疲労なロボットを導入し話題になったとき、ロボットがパフォーマンスと節約の基準を大きく引き上げたことが明らかになりました。目も肉体も持たないロボットは照明や暖房を必要とせず、エネルギーコストが急減します。休憩、シフト、荷重に時間や重量の制限はありません。ロボット駆動のピッキングと配置の柔軟性、流暢さ、到達範囲、経済性は、無駄な時間と労力をゼロにし、スペース活用を大幅に向上させます。24時間稼働のブラックボックス倉庫は、規模を拡大せずにより多くを保管し、より多くを処理できるようになります。

AIと同様にロボットも、すでに小規模でターゲットを絞ったユースケースから始まっており、それが成長し続けています。例：北米の顧客と、箱詰めから完全なマテリアルハンドリングへのロボティクス活用拡大に取り組んでいます。この顧客にとって、デジタルトランスフォーメーションへの長い道のりにおけるまた一つの小さな一歩です。

完全なライツアウト倉庫（無人倉庫）の実現にはまだ数年かかるかもしれません。しかし、始まりはすでに訪れています。IFSでは、自動化倉庫に取り組む革新的なパートナー企業をすでに見ています。かつて作業員チームが必要だった重量物を、今ではロボット1台が無駄な労力、無駄な時間、追加コストなしで棚から取り出せます。

2019年は、これらの予測にあるテクノロジーがビジネスの世界で牽引力を得る年となります。それらはよりターゲットを絞り、よりプロジェクト主導型になります。小さな具体的な改善成果に焦点を当て、それらが大きな変革へとつながります。

多くの企業にとって、2019年は「AIの山を登る必要はない」と気づく年になるでしょう。ただ正しい小さな一歩を踏み出し続ければ、依然として新たな高みに到達できるのです。