生成型 AI から信頼性の高い AI へ: 製造業における大きな賭け

AIのハイプサイクルは2023年に爆発的に増加し、 generative AI そして、その後の資金注入。それに伴い、盲目的な AI 楽観主義が生まれ、組織は ROI や実際の使用例を明確に理解することなく、このテクノロジーを推進しました。中には、取り残されることを恐れて AI 集団に追随し、このテクノロジーを採用しただけの組織もありました。振り返って、2025 年に何が起こるかを考えると、AI への期待は大きく変わったでしょうか。私たちはまだ盲目的な AI 楽観主義の段階にあるのでしょうか。

一言で言えば、いいえ。幸運にも私たちは成熟の道を進んでいます。誇大宣伝のサイクルが消え、盲目的なAI楽観主義から 実績のある AI 楽観論、つまり信頼できる AI。信頼できる AI で大きな進歩を遂げた製造業は、この道のりのケース スタディとして役立ち、他の業界が学ぶべき事例でもあります。しかし、その道を進む前に、AI バブルがはじける可能性について真剣に考える必要があります。

非合理的なAIの熱狂？

盲目的な AI 楽観主義、つまり、その影響や​​具体的な成果を明確に理解せずに、最新で最も輝かしい AI テクノロジーに熱狂することは、多くの注目と資本を生み出してきました。たとえば、アナリストは、Microsoft、Meta、Amazon が Nvidia の AI 搭載 GPU に多額の投資をしていることに着目していますが、これらの投資がこれらの企業が求めている収益増加を生み出さないのではないかと懸念されています。

この特定の AI バブルが崩壊するという噂が聞こえ始めています。 MITの経済学者ダロン・アセモグル AIインフラ投資につぎ込まれた資金は、投資家のROI期待に応えられない可能性があると警告した。人々はAIの可能性に興奮していたが、今ではそれがドットコムバブルを再現するのではないかと心配し始めている。そのような出来事は、他の投資家がAIの物語にさらに懐疑的になり、より早い回収期間を求めたり、投資を減らしたりするきっかけになるかもしれない。幻滅感は沸き上がっている。

誤解のないように言っておきますが、AI は業界の働き方を変えていきますが、それは目新しいものを追いかけるだけでは実現しません。信頼性の高い AI は定量化可能で、通常は舞台裏で既存のプロセスに組み込まれ、実際の影響をもたらします。

では、すでに成功を収め、時の試練に耐える信頼性の高い AI の例は何でしょうか? 製造業には重要な使用例があります。

製造業の成功を測る

大手化学会社は、予定外のダウンタイムや業務の中断を回避するために、機械の効率と信頼性を向上させたいと考えていました。同社は、AI を活用した予測メンテナンス ソリューションに投資し、機械の状態に関する洞察と推奨事項をチームに提供して、問題に積極的に対処できるようにしました。同社は 7 年足らずで XNUMX 倍の ROI を達成しました。

同様に、世界トップクラスの食品・飲料会社が、製品の廃棄を減らして工場の生産能力を最適化したいと考え、4,000 つの工場で AI 対応の機械監視を試験的に導入しました。その結果、生産能力が年間 2 時間増加し、製品の廃棄量が XNUMX 万ポンド以上削減されました。結果は非常にインパクトがあったため、試験的導入は北米のすべての施設に拡大されました。

これらの実世界の例は、信頼性の高いAIの測定可能な影響を示しており、業界の幅広いトレンドと一致しています。 最近の調査 700 社を超える世界中の製造業者のうち、ビジネス目標に対する AI の影響を定量化した上位の分野は、サプライ チェーンの管理/最適化 (41%)、処方分析による意思決定の改善 (41%)、プロセスの健全性/歩留まりと容量の最大化 (40%) でした。

前年比の調査結果から、盲目的な楽​​観主義から実証済みの結果に至るまでの道のりで実際に達成された進歩が明らかになりました。前年と比較すると、AI がプロセスの健全性に与える影響を定量化できる回答者は 3 倍、計画外の機械のダウンタイムへの影響を測定できる回答者は 2 倍になりました。これは、メーカーが AI をより上手に、より快適に使用できるようになり、より大幅な投資収益率を実現できることを示しています。

この自信の高まりにより、世界の製造業リーダーの 83% が AI 予算を増額しています。これは、ビジネスの成長と、工場のデータを効果的に視覚化してそれに基づいて行動するための鍵となります。では、AI の成功が遅れている他の業界はどうでしょうか。それらの業界では、十分な速さで拡張できていません。

スケールが遅い

これまで、製造業やその他の業界リーダーはAIの導入が遅れており、有意義な成果が出るまでのスピードが遅れていました。実際、7人中10人近く（67%）のビジネスリーダーがAIを徐々に導入しています。 tech.co レポート.

AI はツールであり、結果ではありません。こうした投資の真のメリットを実現するには、文化の転換が必要です。機械にセンサーを取り付けるだけでは不十分です。熟練労働者の確保は既に困難で、見つけるのはさらに困難です。米国の人口は高齢化が加速しており、労働力に加わる人は減少しています。今こそ、信頼できる AI を推進すべき時です。知識の保持と産業の前進には AI が不可欠だからです。

ChatGPT のような生成 AI ツールは素晴らしいものですが、ビジネスの世界ではそれ以上のものが必要です。特定の困難な問題に特化した AI が必要であり、結果も必要です。そこで信頼できる AI の出番となり、製造業は素晴らしいプレイブックを提供しています。