Last Updated on 2024-09-12 05:50 by 門倉 朋宏
AI技術が製造業において次のレベルへと進化しています。MIT Technology Review Insightsによる研究では、製造業界におけるAIの発展に対する意欲が他の多くのセクターよりも強いことが明らかになりました。製造業者は、AIを超自動化されたインテリジェント工場の創造に不可欠と見なしており、製品やプロセスの革新、サイクルタイムの短縮、運用と資産からのさらなる効率化、メンテナンスの改善、セキュリティの強化、そして炭素排出の削減にAIの有用性を認識しています。
この研究では、AIのユースケースから利益を得ている製造業者を理解することを目的とし、エンジニアリングとデザイン、工場運営におけるAIの使用例に焦点を当てています。調査にはAIを取り入れ始めた300の製造業者が参加し、そのうち64%が現在AIについて研究または実験中であり、35%がAIのユースケースを生産に導入し始めています。多くの経営者は、今後2年間でAIへの支出を大幅に増やす意向を示しています。
研究の主な発見は、タレント、スキル、データがAIのスケーリングにおける主な制約であることです。エンジニアリングとデザイン、工場運営の両方で、製造業者はタレントとスキルの不足がAIユースケースのスケーリングにおける最大の課題であると報告しています。また、データの品質とガバナンスの不足がユースケースの開発を妨げていると多くの回答者が述べています。エンジニアリングとデザインにおいては、クラウドベースの計算能力へのアクセス不足もよく指摘される制約です。
製造業者がAIをスケールするためには、適切なデータ基盤がなければ成長が停滞する可能性があります。調査によると、AIユースケースの開発は、不十分なデータ品質（57%）、弱いデータ統合（54%）、弱いガバナンス（47%）によって妨げられています。AIモデルで使用するためのデータが準備されている生産資産を持つ製造業者は、調査対象者の約5分の1に過ぎません。AIを生産に導入するにつれて、この数字は減少します。製造業者が大きいほど、不適切なデータの問題は大きくなります。
AIをスケールするためには、断片化に対処する必要があります。ほとんどの製造業者は、AIをサポートするためにデータアーキテクチャ、インフラストラクチャ、プロセスの近代化が必要であると考えています。エンジニアリングとデザイン、工場間、運用技術（OT）と情報技術（IT）間のデータシステムの相互運用性を改善する近代化戦略は、優先事項として適切です。
【ニュース解説】
AI技術が製造業において新たな段階へと進化していることが、MIT Technology Review Insightsによる最新の研究で明らかになりました。この研究は、製造業界におけるAIの活用とその発展に対する強い意欲を浮き彫りにしています。製造業者は、AIを活用して製品やプロセスの革新を図り、サイクルタイムを短縮し、運用と資産の効率をさらに高め、メンテナンスを改善し、セキュリティを強化し、炭素排出を削減することを目指しています。
しかし、AI技術のスケーリング、つまり広範囲にわたる実用化にはいくつかの障壁が存在します。特に、タレント（人材）とスキルの不足、データの品質とガバナンスの問題が大きな課題となっています。これらの課題は、AIユースケースが生産に近づくほどに顕著になり、製造業者がAIのポテンシャルを最大限に引き出すことを妨げています。
また、適切なデータ基盤の欠如は、AIのスケーリングを停滞させる大きな要因です。不十分なデータ品質、弱いデータ統合、弱いガバナンスがAIユースケースの開発を阻害しており、製造業者がAIモデルで使用するためのデータを準備することが困難であることが示されています。
このような状況を克服し、AIを製造業において効果的にスケールするためには、データアーキテクチャ、インフラストラクチャ、プロセスの近代化が必要です。エンジニアリングとデザイン、工場間、そして運用技術（OT）と情報技術（IT）間のデータシステムの相互運用性を改善することが、AI技術の成功的な導入と活用には不可欠です。
この研究は、製造業におけるAIの活用が進む中で直面する課題と、それを克服するための戦略について重要な洞察を提供しています。AI技術の進化は、製造業におけるイノベーションと効率化を促進する大きな潜在力を持っていますが、その実現には人材、スキル、データ管理の改善が欠かせません。これらの課題に対処することで、製造業者はAIの真の価値を引き出し、持続可能な成長と競争力の向上を実現することができるでしょう。
“製造業界、AI活用で新たな革新へ – MIT研究が課題と機会を解明” への2件のフィードバック
MIT Technology Review Insightsによる最新の研究は、製造業におけるAI技術の進化とその活用に対する強い意欲を示しています。これは、製造業が直面する多くの課題に対して、AIが革新的な解決策を提供する可能性を秘めていることを物語っています。特に、製品やプロセスの革新、サイクルタイムの短縮、運用効率の向上、メンテナンスの改善、セキュリティ強化、そして炭素排出削減といった分野でのAIの有用性は、製造業者にとって非常に魅力的です。
しかし、AI技術のスケーリングにおけるタレントとスキルの不足、データの品質とガバナンスの問題は、その実現に向けた大きな障壁となっています。これらの課題は、AIユースケースの開発と生産への導入を妨げ、製造業者がAIのポテンシャルを最大限に引き出すことを困難にしています。
私たちが目指すべきは、テクノロジーの民主化を通じて、これらの障壁を乗り越えることです。AI技術のスケーリングに必要なタレントとスキルの開発、データの品質とガバナンスの向上、そしてデータアーキテクチャ、インフラストラクチャ、プロセスの近代化は、製造業におけるAIの成功的な導入と活用のために不可欠です。これらの課題に対処することで、製造業者はAIの真の価値を引き出し、持続可能な成長と競争力の向上を実現することができるでしょう。
私たちは、テクノロジーを通じて人間の能力を拡張し、より豊かな社会を築くことが可能であると信じています。製造業におけるAI技術の進化は、その可能性を示す一例に過ぎません。社会のあらゆる層にテクノロジーの恩恵を届けるためには、これらの課題に対する積極的な取り組みが必要です。
AI技術の製造業への導入は、確かに多くの利点をもたらす可能性があります。しかし、私たちのような小さな町工場にとっては、これらの変化がもたらす影響について慎重に考える必要があります。技術の進歩は避けられないものですが、人間のスキルや地域社会との結びつきを犠牲にしてはなりません。
特に、タレントやスキルの不足、データの品質とガバナンスの問題は、小規模な製造業者にとっても大きな課題です。私たちのような工場では、熟練した職人の技術が何世代にもわたって受け継がれてきました。これらのスキルを失うことなく、AI技術をどのように活用できるかが重要です。
また、データの品質とガバナンスの問題は、小さな工場でも無視できません。私たちの生産プロセスにAIを導入する場合、正確で信頼性の高いデータが不可欠ですが、これを実現するためのリソースや知識が十分にあるとは限りません。
AI技術の導入には、人間の価値を尊重し、地域社会の安定と連帯を維持するための慎重なアプローチが必要です。技術の進歩と人間のスキル、地域社会との結びつきをバランス良く融合させることが、真のイノベーションへの鍵だと私は信じています。