機械学習で革命を起こすトップ4業界

機械学習は、最も将来性があり産業に最大のメリットをもたらす人工知能（AI）の分野の一つです。Grand View Researchの最新レポートによれば、機械学習市場は2025年に967億ドルに達見込み。2018年が68億ドルだったことを考えると劇的な増加です。

今後数年で、より多くの企業がビジネス改善のために機械学習技術を採用するでしょう。

インダストリー4.0における機械学習

10年前に「インダストリー4.0」という用語が産業セクターのデジタル化プロセスを指すために作られて以来、IoT、ブロックチェーン、人工知能（AI）のすべての分野：機械学習、ディープラーニング、認知知能など、高度技術の導入に取り組むこの分野の企業数が増加してきました。

Infinium Global Researchはレポートでインダストリー4.0における自動化の利点を詳細に説明しています。機械学習などの技術導入が、生産性、製造効率の向上、より速く、柔軟で、より効率的なプロセスを可能にすることに貢献します。

文書はまた、産業のデジタル化への公的支出増加がインダストリー4.0市場を強化していることを強調しています。

この方向で、欧州連合は確実な歩みを進めています。2020年2月、欧州委員会は「人工 intelligenceに関する白書」を提示。Ursula von der Leyen委員長が説明した通り、全EU諸国の共同戦略で、今後10年間で年間200億ユーロ以上を人工知能（AI）への投資に呼び込むことを目指します。民間セクターの貢献と国家の共同資金で達成見込みです。

公的投資は、アナリストのInfinium Global Researchによれば、インダストリー4.0とエレクトロニクス産業の技術進歩、クラウドコンピューティング技術の進化、スマートファクトリーの実装を促進します。

さまざまなセクターの組織が機械学習などの技術適用メリットを享受できますが、特にこの技術の4つの戦略的分野があります：セラミック、自動車、設備・エネルギー管理、食品。

機械学習で最も恩恵を受ける産業セクター

セラミック、自動車、エネルギー管理、食品・飲料市場の企業は、機械学習アルゴリズムを通じたAI導入のメリットをすでに享受しています。

これらは、不良・誤動作の予測、生産プロセス最適化、市場や需要の詳細分析により顧客をより良く知り、需要により精密に適応する技術を導入しています。すべて機械学習のさまざまな応用を通じて。

セラミック

セラミックセクターでは、人工知能（AI）が主役を担い始めています。

セラミックセクターでの機械学習メリット

機械学習アルゴリズムはすでに、特に品質管理プロセスで使用されています。様々なアルゴリズムで、極端な温度条件下での材料の振る舞いを予測し、タイルの異常と欠陥を検出できます。

AIの助けを借りた研究は、製造プロセス中の材料の異常な振る舞いを予測し、現在製造されているものより優れた耐性条件を満たすコンポーネントを制御・使用可能にします。一方で、誤ったパターンを認識することで、製品の異常を早期検出し、収縮（歩留まり損失）を減らし収益性を高めます。

今日、すでにこの技術で働き、このラインや他で活用している企業が見つかります。主にセラミック、磁器タイル、床材セクターの企業です。

自動車

自動車セクターでも、AIは産業プロセス改善にますます使用される技術です。自動車と関連セクターは機械学習を用いて売上増加を図っています。

自動車セクターでの機械学習メリット

この業界は、コンポーネント耐久性の予測分析と異常・欠陥の早期特定にこのような技術を使用しています。

自動車セクターでの機械学習のもう一つの応用は、サプライチェーンの最適化です。

機械学習技術は、自動車セクター企業の生産プロセス改善の絶好の機会を提供します。この意味で、異なる施設で必要な在庫レベルのより良い管理など、他の機能も制御します。

ますます多くの自動車セクター組織が、生産プロセス改善のために機械学習のメリットを活用しています。

設備とエネルギー管理

設備とエネルギー管理セクターでは、機械学習を通じたAIが大きな進歩を促進しています。

設備とエネルギー効率セクターでの機械学習メリット

この分野へのこの技術導入は、スマートネットワークまたはスマートグリッドの開発を進めています。

Business Insiderポータルによれば、このタイプのネットワークは機械学習技術を活用し、消費パターンを特定して電力供給を需要により良く適合させ、サプライチェーン全体で発生し得る故障や不正を検知するためのリアルタイム分析を実行します。

エネルギー管理の他の進歩は、ネットワーク管理と最適化の改善、ドロップインサービス、価格最適化、エリア別成長予測、消費と需要ピークの検知、特定顧客や都市の行動に関連します。

都市のエネルギー管理へのAI技術実装は、個人と企業の両方に異なるメリットをもたらします。Juniper Researchの研究によれば、スマートグリッドは2022年までに市民のエネルギーコストを約140億ドル節約します。

セクターの多くの企業が、高度な機械学習プラットフォームの使用で都市のエネルギー管理を改善し、これらのメリットをすでに享受しています。

食品

食品セクターでは、機械学習アルゴリズムを通じた人工知能（AI）が、コスト削減と品質向上に貢献しています。食品飲料業界とケータリング業界のすべての領域で。

食品セクターでの機械学習メリット

機械学習技術により、業界はビジネス改善のためのいくつかの重要な利点を得られます。その一つは、消費者トレンドを理解し、顧客が真に求めるものに適応するための食品市場の分析です。

機械学習のもう一つの応用は、生産プラントの衛生改善に関連します。機械が汚れていて洗浄が必要なときを検知したり、生産チェーンに関わるすべての作業者の衛生を監視・チェックしたりするのに使用できます。

機械学習はまた、食品飲料サプライチェーンの最適化にも業界で使用されています。

今日、食品セクターのさまざまな組織がAI、より具体的には機械学習の恩恵を受けています。

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