生成可能AIから信頼性の高いAIへ：製造業における高リスク

2023年に、生成可能AIが登場し、資金の注入が行われたことで、AIのハイプサイクルが爆発的に広がった。同時に、ROIや実用的用途についての明確な理解なしに、組織がこの技術を推進する、盲目的なAIオプティミズムが生まれた。いくつかの組織は、後れを取ることを恐れて、AIを採用した。2025年に向けて振り返ってみると、AIの期待については何が変わったのか。まだ盲目的なAIオプティミズムの段階にあるのか。

簡単に言えば、いいえ。幸いなことに、成熟度の道を進んでいます。ハイプサイクルが消えているのを目にし、盲目的なAIオプティミズムから、実証された AIオプティミズム、または信頼性の高いAIへの移行を進めています。信頼性の高いAIで大きな進歩を遂げている製造業は、この旅のためのケーススタディとなり、他の業界も学ぶことができるものです。しかし、その道を進む前に、AIバブルが崩壊する可能性について考える必要があります。

非合理的なAIエキュバランス?

盲目的なAIオプティミズム、または、実質的な成果や影響についての明確な理解なしに、新しいAI技術の周りに生まれた熱狂は、多くの注目と資金を集めた。例えば、Microsoft 、Meta、AmazonがNvidiaのAI搭載GPUに大規模な投資を行っているのを分析していますが、これらの投資が期待される収益をもたらさない可能性があるという懸念もあります。

この特定のAIバブルが崩壊するという話を聞き始めています。 MITの経済学者Daron Acemogluは、AIインフラストラクチャへの投資が期待されるROIに応えられない可能性があると警告しています。人々はAIの約束に熱狂していましたが、現在、ドットコムバブルを反映するのではないかと心配しています。このような出来事は、他の投資家がAIの物語に対してより懐疑的になり、より迅速な収益化の時間枠を求めたり、投資を減らしたりする可能性があります。幻滅感が高まっています。

間違いなく、AIは業界の働き方を変えるでしょう。しかし、それは新しいものに目がくらむことで実現するものではありません。信頼性の高いAIは、実質的な影響をもたらし、通常、シーンの背後で、既存のプロセスに組み込まれています。

では、すでに成功を収めており、時間の試練に耐えることができる信頼性の高いAIの例は何でしょうか。製造業は重要なユースケースを提示しています。

製造業の成功を測る

有力な化学会社は、予定外のダウンタイムや運用の混乱を避けるために、機械の効率と信頼性を向上させたいと考えていました。彼らは、チームに機械のヘルスインサイトと問題に対処するための推奨事項を提供するAI搭載の予測メンテナンスソリューションに投資しました。1年以内に7倍のROIを達成しました。

同様に、世界でトップクラスの食品・飲料会社は、製品の廃棄を削減し、工場の容量を最適化したいと考え、4つの工場でAI搭載のマシンモニタリングを試験しました。年間4,000時間の容量増加と、2百万ポンド以上の製品廃棄の削減を見ました。結果は så に強烈でしたので、北米のすべての施設にパイロットが拡大しました。

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、業界全体のトレンドとも一致しています。700以上の世界中の製造業者を対象とした最近の調査によると、AIのビジネス目標への影響を数量化する上で最も重要な分野は、サプライチェーン管理/最適化（41%）、決定支援のための規範分析（41%）、プロセスヘルス/生産性の最大化（40%）でした。

年間の調査結果は、盲目的な楽観主義から実証された結果への旅の進歩を明らかにしています。前年と比較して、3倍の回答者がプロセスヘルスのAIの影響を数量化でき、2倍の回答者が予定外のマシンダウンタイムのAIの影響を測定できました。これは、製造業者がAIの使用に慣れてきており、より深いROIを実現していることを示しています。

この自信の増加とともに、83%の世界中の製造業リーダーがAI予算を増やしています。これは、ビジネス成長と工場データの視覚化および行動に不可欠です。では、AIの成功で遅れている他の業界はどうでしょうか。彼らは十分にスケールアップできていません。

スケールアップが遅い

今まで、製造業者や他の業界のリーダーは、AIのスケールアップが遅れており、有意義な結果が得られるまでに時間がかかっているという課題に直面しています。実際、7人に6人（67%）のビジネスリーダーは、AIを遅く採用しています。tech.coの報告によると。

AIはツールであり、成果物ではありません。投資の真の利益を実現するには、文化の変化が必要です。それは単にマシンにセンサーを取り付けることだけではありません。熟練した労働者はすでに不足しており、見つけることも難しいです。米国の人口は急速に高齢化しており、労働力に参加する人は減っています。信頼性の高いAIを進めるべき時です。知識を保持し、業界を前進させるために不可欠だからです。

生成可能AIツールのようなChatGPTは印象的ですが、ビジネス界はそれ以上のものを必要としています。特定の難しい問題を解決するために設計されたAIが必要であり、成果も必要です。そこで信頼性の高いAIが登場し、製造業は印象的なプレイブックを提供しています。