産業廃棄物は、世界の廃棄物の少なくとも50%を占めています。
その廃棄物の多くは、製造工程で生じる品質の劣る製品によるものです。
AIは、作業者が廃棄物を削減し、品質に関するコストを下げるのに役立ちます。
アースデーは、多くの消費者にリサイクル、コンポスト、消費のあり方を見直すきっかけを与えます。それ自体は好ましいことですが、廃棄物問題の核心がある場所ではありません。
世界経済の急成長は、過剰な廃棄物を生み出してきました。地球を守るためには、廃棄物が最も多く発生する場所、すなわち製品の製造と流通の過程で、廃棄物を削減しなければなりません。
世界全体では、産業廃棄物の発生量は、いわゆるごみとも呼ばれる都市固形廃棄物の約18倍に上ります。この数値は、世界銀行が推計しています。
産業廃棄物は、世界で発生する廃棄物の少なくとも50%を占めています。製造業は産業廃棄物の一つの流れであり、最も大きく、かつ最も急速に拡大している流れです。
世界人口は予測では30年足らずで97億人に増加すると見込まれており、このままでは工場を拡大して需要に対応することは、地球を大きく損なうことなしには不可能であることは明らかです。
また、品質の低さは、製造業における廃棄物の中でも最も防ぐことができる発生源の一つであることも明らかです。製造における品質問題の解決は、その大部分が数学的な問題であり、機械知能や人工知能の進歩、そして人間の創意工夫により、今では以前より解決しやすくなっています。
品質の低さが廃棄物を生む
私は廃棄物を、資源の無駄な消費と定義しています。必要な場所に期限内に届かなかった腐敗した食品、品質上の欠陥を理由に廃棄された商品、計画の不備により空で走る配送トラックなどがその例です。推定で20%から33%がそうしており、さらに倉庫には過剰在庫が天井まで積み上がっています。
製造業とサプライチェーン管理の極めて高い複雑性が、廃棄物を生み出しています。世界の製造業の生産高は40兆ドルを超え、年間の規模です。ある推計では、製造業で支出される1ドルのうち20%が無駄になっているとされ、これは「非効率性のために支出する必要がなかった」お金にあたります。
当社の推定では、商品の品質の低さにより年間8,610億ドルが失われており、その割合は製造業およびサービス企業の売上高の5%から30%に及ぶと、Quality Digestは報じています。注目を集めた「工場での取り違え」により、新型コロナウイルスのジョンソン・エンド・ジョンソン製ワクチン1,500万回分が廃棄されたことは、最も厳しい状況下でさえ、ミスと廃棄物が発生することを示す一例にすぎません。
AIは作業者の廃棄物削減に役立つ
産業は最も多くの廃棄物を生み出しているため、先進技術を適用してその廃棄物を削減することは、最大の効果をもたらします。
これは製造業者にとって新しい話ではありません。持続可能な事業運営に取り組む企業が世界的に急増しています。スバル、ナイキ、アンハイザー・ブッシュ、フォード、コカ・コーラなどの企業も、環境への影響を減らすことに取り組んでいます。第4次産業革命のインダストリー4.0は、反応性、適応性、接続性を備え、より効率的な「スマートファクトリー」によって特徴づけられ、廃棄物が減ることが期待されます。また、「循環型経済」の台頭は、寿命の尽きたすべてのものが別の製品へと作り変えられる仕組みであり、心強い動きです。
しかし、今日の工場の大多数は、明日のスマートファクトリーではありません。世界中の製造業者は、必要以上に多くの製品を作り、誤った製品を作り、不良品を作り、そして非効率的に多くのものを移動させています。その多くは、数十年前に設計されたレガシー技術の上で稼働しています。これらの技術には、機械が故障する前に検知する計算能力、高度な数学的手法、パターンを見出す能力が欠けており、不良品が再生産される前に発見し、適切な場所に、まさに適切なタイミングで生産を振り向けることができません。不適切な意思決定は、質の低いデータと脆弱な分析によって助長されています。
適切に活用すれば、AIは、重要でに非常に複雑かつ大量の意思決定を行う能力を大幅に向上させます。どの製品をいつ生産すべきか、品質問題を確実に防ぐにはどうすればよいか、在庫水準を最適化するためにどこへ製品を送るべきか、そしてその過程で過剰な資源を使わないようにするにはどうすればよいかを見極める助けとなります。
先進的な企業は、廃棄物を減らす形で機械知能をすでに活用しています。例えば、フランスの食品メーカーであるダノンは、機械学習で需要を予測することで、予測誤差を20%削減し、販売機会の損失を30%削減しました。キャップジェミニが報告しています。
しかし、機械知能だけでは不十分です。AIは、最適な結果を得るために、いつどのような問いを立てるべきかを知ることができません。AIは「何を優先すべきか」「何が最も重要か」をどう判断するかを知りません。著名なグランドチェスマスターであるゲイリー・カスパロフは、最近私にそう語りました。それこそが人間が最も得意とすることです。人間と機械知能が協働することで、製造と流通におけるフロー（流れ）を生み出し、廃棄物を大幅に削減することができます。
「人間とAIは、互いの補完的な強みを積極的に高め合います。前者はリーダーシップ、チームワーク、創造性、社会的スキルを、後者はスピード、拡張性、定量的能力を備えています」と、コンサルティング会社アクセンチュアはハーバード・ビジネス・レビューの中で結論づけています。「人間にとって自然にできること（たとえば冗談を言うこと）は機械には難しく、機械にとって容易なこと（たとえば膨大なデータの分析）は人間にはほぼ不可能です。ビジネスには、この両方の能力が求められます。」
廃棄物の削減でコストを抑えられる
つまり、悪い知らせは、製造業が廃棄物の主要な原因であるということです。一方で、良い知らせは、AIから最も大きな恩恵を受けることができるのも製造業だということです。
マッキンゼー・アンド・カンパニーは、とりわけ8つの機能のうち、製造・サプライチェーンがコスト削減の面で最も大きな恩恵を受けていることを明らかにしました。13%以上の企業が20%以上の節約を報告しています。また、アクセンチュアがフロンティア・エコノミクスと共同で行った調査によると、16の産業のうち、製造業は情報技術に次いで、経済成長率の面でAIから最も恩恵を受けると見られています。当社のある顧客は、計画外のダウンタイムの30%減少により、粗利益が4%増加しました。
製造業者がAIを品質向上に活用すれば、廃棄物も削減できます。効率化に活用すれば、廃棄物を削減でき、その成果はそのまま利益として銀行へと届きます。
成長のための投資
私の好きな言葉は、しばしばマーク・トウェインの言葉とされる「成功への秘訣は、まず始めることだ」です。これはここでも当てはまります。数年前に建設され、設備が整えられた工場は、サプライチェーン、工場、流通チャネル、そして最終的な消費に至る複雑な生態系の中で、廃棄物の削減と根絶に大きな困難に直面していました。今日、製造業者は、人間の知性とともに、私たちの惑星が人類の成長を吸収するのを助ける先進技術を活用できます。
もはや利益か地球かの選択ではありません。両方を実現できるのです。
