正しい道を選ぶ：工業企業がAI搭載技術に取り組むべき方法

人工知能があらゆる業界を変革していることは明らかです。これには、SaaS、FinTech、ヘルステック、旅行などの注目を集めた分野だけでなく、伝統的な重工業も含まれます。

AIに特化した投資家として、私は多くの企業が自動化とデータ駆動型の意思決定を採用する方法を見てきました。また、企業のニーズや利用可能なリソースに基づいて、そのアプローチがどのように異なるかも見てきました。

この記事では、企業がビジネスプロセスにAI搭載技術を統合するためのさまざまな選択肢を説明し、それぞれの長所と短所を強調します。

1. 内部の研究開発部門を設立する

いくつかの企業は、AI技術を開発するための内部研究開発部門を設立しています。たとえば、シーメンスは、AIラボを通じて、産業用AIのさまざまな潜在的な応用を先駆けています。

シーメンスは、ハードウェアの新規導入なしに生産時間を短縮するなど、いくつかのブレークスルーに達しました。しかし、ほとんどの企業にとって、内部部門から得られる利益は限られているという現実があります。

スタートアップとは異なり、企業の世界では処理時間が遅く、エラーへの耐性が低く、プロジェクトをその全潜在力を発揮する前に殺す可能性のある高い期待があります。スタートアップは、ピボットすることに慣れており、特にAIのような「常に学習モード」でなければならない技術を開発するには、いくつかのイテレーションが必要であることを知っています。

これは、私の視点から見ると、企業がこのアプローチを選択する場合、内部部門に自主性を与える必要があることを意味します。そうしないと、企業が従来採用している遅いペースが、AI技術の開発を妨げる可能性があります。

2. AIに焦点を当てた企業ベンチャーファンド（CVF）またはアクセラレーターを設立する

トヨタやクアルコムなどの大企業は、AI、ロボティクス、フロンティアテクノロジーなどの分野で約束のあるスタートアップに数百万ドルを投資しています。

一方、富士通やフォルクスワーゲンなどの企業は、フロンティアテクノロジーに焦点を当てた独自のアクセラレーション・プログラムを設立しています。これらのプログラムは、企業がスタートアップと共同でプロジェクトを立ち上げ、スタートアップの成功を支援するのに役立ちます。

しかし、このアプローチにも限界があります。ベンチャーファンドやアクセラレーターの設立は、企業の根底にある文化を変えるものではありません。さらに、企業の従来のプロセスは、AI技術の開発に必要なものと衝突する可能性があります。

3. チーフデジタルオフィサー（CDO）を雇用する

このステップでは、企業のデジタル化を担当する個人または部門を雇用します。この責任には、AIの採用戦略の開発とスタートアップとの連携が含まれます。CDOは、デジタル化を通じて企業の効率性、競争力、成長を高めることに焦点を当てます。

この内部アプローチの潜在的な欠点は、スタートアップが企業の従業員とコミュニケーションをとるのが難しい可能性があることです。さらに、CDOは、既存のネットワークを通じて潜在的なパートナーシップを探す可能性があり、効果的なコラボレーションの範囲を制限する可能性があります。

もう1つの考慮事項は、CDOが企業の全体的なビジョンと一致している必要があることです。たとえば、CDOが迅速な変革を推進したいと考えている場合、企業がそのペースで進む準備ができていない場合、プロジェクトは停滞し、さらに挫折する可能性があります。

一般に、このモデルは、企業がベンチャーキャピタルファンドと連携する場合に機能しやすいです。ベンチャーキャピタリストは、ポートフォリオ会社の中から、特定のニーズや問題を解決するために最も適した会社を迅速に理解できます。

4. AIテーマのハッカソンを組織する

定期的なハッカソンは、新しいアイデアやソリューションを生み出すための強力な方法です。現在、この戦略は企業だけでなく、スタートアップやファンドでも採用されています。私はこのアプローチを使用していますが、ポートフォリオの1社は定期的にハッカソンを開催しています。ハッカソンは、人々が創造的に考え、箱の外で考えられる素晴らしいプラットフォームを提供します。

歴史的に、ハッカソンで開発された製品は大きな成功を収めてきました。たとえば、シュナイダー・エレクトリックが開催したイベントでは、参加者はAI搭載のエネルギー管理システムを最適化するソリューションを開発しました。シュナイダー・エレクトリックはこのプロトタイプをさらに開発し、より効率的なエネルギー使用を実現し、最終的に顧客にコスト削減を提供しました。

同様に、GEが開催したハッカソンは、運用データを分析し、制御設定を自動的に調整して風力タービンの効率を向上させるAIアプリケーションの開発を促しました。GEはこのテクノロジーを拡大し、現在、GEの再生可能エネルギー部門の風力農場運用を最適化しています。これは、ハッカソンで開発されたGEが最終的に実装したいくつかのソリューションの1つです。

ボッシュの「コネクテッドエクスペリエンス」ハッカソンは、AIとIoTのイノベーションに焦点を当てたもう1つの例です。ボッシュの製造および自動車部門での変革を加速する創造物が生まれることが期待されています。

ハッカソンの成功の秘訣は、参加者に創造的に考えられる自由を与えること、および生成されたアイデアを体系化することの両方にあります。一方では、ハッカソンの本質は新しいアイデアを探すことにあるため、参加者に創造的に考えられる自由を与えることが重要です。他方では、結果を体系化することも必要です。このバランスをマスターすることで、ハッカソンは企業にとって新しいテクノロジー、または才能の源となります。ハッカソンは、新しいテクノロジーを発見するプラットフォームであるだけでなく、企業内でこれらのテクノロジーを開発できる人材を発見するプラットフォームでもあります。

最終的な考え

これら4つのアプローチは、企業がAI技術をプロセスに統合し、結果を改善するための潜在的に成功した戦略であると言えるでしょう。しかし、共通の糸は、2つの根本的に異なる働き方の間のコミュニケーションと理解の重要性にあると言えます。

AIスタートアップやイノベーターは、企業の従業員とコミュニケーションをとるのが難しいことがあります。したがって、これは教えられるスキルであり、効果的なコミュニケーションは成功への道を開くことができます。

したがって、企業に対する最終的な推奨事項は、スタートアップと協力し、コミュニケーションのギャップを埋める方法を教えることができる従業員を雇用することです。Googleは良い例です。私は、企業売上に関与していたが、大企業とスタートアップの間で共通点を見つけることを教える調停者であるGoogleの人物に会いました。これは重要です。今日の産業をAIの力で変革するには、違いを乗り越えて協力する必要があり、協力する方法を知らない人々は後れを取る可能性があります。