産業用人工知能（AI）は、人々に前例のない「スーパーパワー」を与え、効率性、イノベーション、安全性、持続可能性の高度化をもたらします。
人間の知識を増幅させるものからスーパーヒーローのような先見性まで、新しいAI技術が意思決定に影響を与えつつあります。
技術が急速に進化する中、私たちにはAIへの投資を行い、人々のためにAIを活用する機会があります。
先進製造業分野では、産業用人工知能（AI）を導入する先駆的なリーダーが、人間の労働者に「超人的」な能力を与えています。自己学習・自己適応型の技術を備えた労働力は、前例のない生産歩留まりと品質水準を達成すると同時に、持続可能性と安全性の目標にも加速的に近づいています。
経済を牽引する力としてのAI
AIは先進製造業に大きな影響を与える可能性を秘めています。報告書「製造業における人工知能から価値を引き出す」では、AIによって国内総生産（GDP）が年2％押し上げられる可能性があると指摘されています。
AIは従来の労働力の代替と引き換えにゼロサムのトレードオフをもたらすと懸念する声も多いものの、実際にはAIによって数百万もの新たな雇用が生まれると予測されています。世界経済フォーラムの「Future of Jobs Report 2023（ザ・フューチャー・オブ・ジョブズ・レポート2023）」によると、AIや機械学習の専門家、データアナリストおよびデータサイエンティスト、デジタルトランスフォーメーションの専門家といった新しい職種は、最も急速に成長している職種の一つです。
世界経済フォーラムは、人工知能のためのガードレールをどのように構築しているのか？
AI卓越性センターは、各セクターのリーダーをつなぎ、人工知能の急速な進化と、それが経済や社会に及ぼす影響を理解することを支援しています。AI導入に関連する機会、リスク、トレードオフについて、十分な情報に基づく対話を促進します。
信頼できる場とコラボレーション型の取り組みを通じて、センターはパートナーが共通理解を築き、AIのイノベーションと利用に関する責任あるアプローチに向けて協働することを可能にします。
人々のためのAI
雇用の増加は全体としてプラスである一方、労働力不足と人口高齢化により、今後10年間にわたり世界の労働力は制約を受け続けるでしょう。第8回目となる年次報告書「State of Smart Manufacturing Report（スマートマニュファクチャリング現状報告書）」によると、製造業者の46％が、競合他社を上回るための熟練労働者を確保できていません。
雇用の代替に対する懸念とは裏腹に、産業用AIは人間に取って代わっているのではなく、問題解決を簡素化することで人間の能力を補強しています。従来の製造業では、製品を大量生産するための最適なレシピを見つけるべく、パラメーターの最適化に膨大な時間が費やされてきました。生産中、オペレーターは機械の前に張り付き、工程を管理下に保つためにパラメーターを絶えず操作し、製品品質の逸脱に対応することがよくあります。
AIを活用すれば、生産前に仮想環境でレシピを自動的に洗練させることができ、AIネイティブの制御アルゴリズムが装置内の定型的な操作を処理できます。この機能により、オペレーターはより広範な工程群を「管理」し、戦術的な操作よりも戦略的な問題解決に注力できるようになります。
こうした融合は、私たちがまだ想像し始めたばかりの形で、今後も製造業の未来を形作っていくでしょう。ただし、成功の鍵となるのは、最も効果的なユースケースと、人々がこの技術を通じて得る体験を特定することです。トレーニングから運用管理に至るまで、人々が生産性と持続可能性の高い水準を実現できるようにするAIの可能性を示す事例は数多くあります。
拡張技術を活用すると、トレーニングの効果が飛躍的に高まります。New Narrative（ニュー・ナラティブ）によると、拡張技術は、対面トレーニングと比べて、トレーニング効果を最大80％向上させることができます。さらに、これらの技術はリアルタイムでアクセスできます。自宅での軽微な修理を支援する使い方の動画や手順をオンラインで検索するのと同じように、オペレーターはAIを活用して、ユーザーマニュアル、保守手順、動画をオンデマンドで参照しながら、装置の診断や修理を行うことができます。知識の移転は瞬時に行われるようになります。
世界経済フォーラムは第四次産業革命に対してどのような取り組みを行っているのか？
先端技術・イノベーションセンターは、科学者、政策立案者、ビジネスリーダーを結集し、新興技術とそれが現実世界にもたらす影響を理解することを支援しています。
センターは、協働と実験を可能にすることで、研究から生まれたイノベーションを、世界共通の課題に対処する実用的な応用へと転換するパートナーを支援しています。
次の段階の計算最適化
基本的に、AIは次の段階の計算能力をもたらし、複雑で多変数の最適化問題を単純化します。一般的に、製造業者はこの力を2つの主要な戦略によって活用しています。
オペレーター介在型： AIがプロセスの現在の状態を分析し、望ましい性能目標を達成するために手順へ加えるべき最適な変更を判断して、その変更をオペレーターに推奨します。オペレーターは自らの判断で推奨事項を実施します。
クローズドループ型自律化： AIは最適な行動計画を決定し、継続的なフィードバックループの中で、オペレーターからの最小限の監督のもと、自律的にその行動を実行します。このアプローチにより、効率性と生産性は絶えず向上していきます。
こうした高度な問題解決の手法は、工場の現場と同様に、運用管理の階層にも適用されます。運用管理では、多くの経済的目標の間で複雑なトレードオフを行う必要があります。例えば、先進製造業が直面する重要な課題の一つは、事業運営においてネットゼロを達成することです。エネルギー集約型の機械のエネルギーを削減しつつ、必要なスループットを維持しようとすると、同時に最適化すべき目的関数が複数存在するようになります。
次に、プログラマブルロジックでは最も複雑な自動化の問題に対処できない場合を考えてみましょう。テスラは最近、「Full Self Driving Version 12 architecture（フル・セルフドライビング バージョン12のアーキテクチャ）」を導入しました。これにより30万行以上のプログラマブルロジックが削除され、その代わりに、センサー入力を制御出力に直接対応させるニューラルネットワークが採用されました。テスラは、実世界の運転環境における判断の数があまりにも多いため、従来のプログラミングのパラダイムでは様々な結果を予測しきれないことに気づきました。テスラの新しい制御アーキテクチャは、その性能において革新的であることが証明され、自動運転への構想を加速させました。
産業企業も、自動化の将来に向けて同様のアーキテクチャを試行しています。コードでは対応しきれない複雑な問題については、さまざまな状況下でどの制御行動が肯定的または否定的な結果をもたらしたかをアルゴリズムによって発見することで、過去のデータから制御方針を導き出すことができます。AIは、自動運転車を実現したのと同様に、自律走行型の生産システムを可能にできるのです。
テクノロジーの最善を活用し、優れた体験を構築することで、人々は並外れたことを成し遂げられるようになります。
Cyril Perducat（シリル・ペルデュカ）、Rockwell Automation（ロックウェル・オートメーション）上級副社長兼最高技術責任者
産業用AI：自律化の新時代
産業用AIは、世界最大級の製造業者が、従来の自動化システムから、環境を学習・適応できる自律システムへと進化する手助けをしています。
自律化が世界の先進製造経済に長期的にもたらす影響について、以下のように推測できます。
自律型生産システムにより、製造業者は、この歩留まりを達成するために必要な労働力と原材料の投入量を削減しつつ、桁違いに大きなスループットと製品歩留まりを実現できるようになるでしょう。
これは、食品・飲料、医薬品、個人の健康・衛生製品、先進的なモビリティ、持続可能なエネルギーへのアクセスなど、消費者のニーズに合わせて重要な商品が容易に市場に投入される、豊かさの新時代をもたらす可能性があります。
自律型生産システムにより、新興市場や遠隔地など、これまで生産能力を置くことができなかった地域にも生産拠点を設けられるようになります。
自律型生産は、こうした地域の人々が生存と繁栄に必要なものを手に入れる助けとなり得ます。
最後に、自律型生産システムにより、人間の労働力はより充実した業務や責任に集中できるようになり、最も汚く、最も危険で、最もやる気を削ぐ業務から労働者を解放します。
人間の創意工夫とAIの融合が、製造業の未来を形作っています。そして最も重要なのは、製造業が人々によって、また人々のために形作られつつあることです。テクノロジーの最善を活用し、優れた体験を構築することで、人々は並外れたことを成し遂げられるようになります。AIを増幅装置として受け入れることで、人間の創造性が持つ可能性を最大限に引き出し、前例のない進歩の時代を推進することができるのです。
