先進経済国では、イノベーション率と生産性成長率は数十年にわたって低下し続けています。
経済の枠組みを刷新するには デジタル戦略が必要であり、AIのような技術があれば、その戦略は手にあります。
AIやデジタルツインなどの技術は、業界固有のノウハウと組み合わさることで、先端ソリューションをより身近なものにし、公平な成長から持続可能性に至るまで、最も差し迫った課題への取り組みを支援できます。
活気あふれるthyssenkrupp Automation Engineeringの製造現場で、Marcus Schoenherrは新たなチームメンバーを迎えます。それは人間ではなく、高度な生成AIアシスタントです。「Moin！」（ドイツの地域の挨拶）と彼が声をかけると、どの言語でも応答できるSiemens Industrial Copilotが、完璧なドイツ語で応えます。その後数時間にわたり、Schoenherrは母国語でAIアシスタントとやり取りします。二人は協力して自動化コードの不具合を解決し、改良していきます。複雑なプログラミング言語を使う必要はなく、以前より格段に速く作業が進みます。
これは単なる技術の飛躍ではなく、私たちの働き方における劇的な転換です。しかも、そのタイミングはこれ以上ないほど適切です。
なぜでしょうか。先進経済国では、イノベーション率と生産性成長率は数十年にわたって低下し続けています。EUはさらに後れを取っており、これはイタリアの元首相で元欧州中央銀行総裁のMario Draghiが、最近の報告書で指摘しているとおりです。彼が説明するように、生産性の格差には明確な原因が一つあります。それは、欧州がデジタル技術の価値を最大限に引き出せなかったことです。
経済の枠組みを刷新するには、デジタル戦略が必要です。そして、AIのような技術があれば、その戦略は手にあります。
AIが産業の宝を掘り起こす
AIの大きな価値は、データを行動につなげられる点にあります。高度に自動化された工場では、機械が毎月、映画50万本分に相当する量のデータを生み出しています。これほど膨大なデータは、これまで十分に活用されてきませんでした。しかし、AIがあれば、製造業者はこの貴重な宝の山を活用できます。AIはデータを集約し、パターンを分析し、非効率を明らかにし、結果を予測して、より賢い意思決定を可能にします。たとえば品質管理だけでも、必要な労力は95%削減されています。
また、AIは工場だけのものではありません。医療では、MRI検査やX線画像の読影を支援するために使えます。農業では、収穫に適した果物をロボットが見分けるのに役立ちます。建築物では、ビルの構成要素から得られるデータを評価し、エネルギー効率を高め、コストと炭素排出量を削減できます。
世界経済フォーラムは、人工知能に対してどのようにガードレールを設けているのでしょうか。
Centre for AI Excellenceは、急速に進化する人工知能と、それが経済や社会に及ぼす影響を理解するために、各分野のリーダーをつなぎます。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支援します。
信頼できる場や協働的な取り組みを通じて、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取り組みで連携できるよう支援します。
AIとデジタルツイン：強力な組み合わせ
AIとデジタルツイン（現実世界のシステムを仮想的に再現したもの）を組み合わせると、その影響はさらに大きくなります。可能性は、パフォーマンスのモニタリングや最適化から、より現実に近いシミュレーションの作成、正確な予測に至るまで多岐にわたります。
たとえばHD現代は、AIを活用したデジタルツインを使用して、液化天然ガス運搬船の複雑な設計を、生産開始前に検証しています。これらの船舶は700万点以上の部品から構成されています。これにより、リスク、コスト、時間が大幅に削減されます。
この技術の組み合わせを使って、より賢い工場、より効率的な交通システム、より持続可能なインフラへと、私たちの世界を変革することを想像してみてください。その変革の可能性は無限です。
そして、最大の恩恵を実感するのは人々です。
生成AIが人々を強化する
産業用AIアシスタントは、Schoenherrのような人々が、より効果的に革新し、協働し、十分な情報に基づいて意思決定できるよう支援します。反復的な作業をAIが担う一方で、あらゆる経歴や技能を持つ人々が、人にしかできないより付加価値の高い仕事に集中できるようになります。
運動制御技術企業のSchaefflerは、たとえば機械コードの生成や、保守・修理などの運用業務にSiemens Industrial Copilotを試験導入しています。同社は、100社以上の欧州および米国の企業の一つであり、Industrial Copilotを活用して機械プログラミングを効率化し、複雑な課題に取り組んでいます。
この業務フローの変化は、生産性の明確な向上をもたらし、人間の同僚にとってより充実した仕事の経験を生み出します。
しかし、この新しい技術時代で人々が活躍するには、適切な研修を提供することが成功の鍵となります。
2027年までに、60%の世界の製造業者が、人々がより速く専門知識を習得するための手段として生成AIを活用するようになります。その他の活用例として、この技術は退職する従業員の専門知識を捉え、次世代へ引き継ぐことができ、深刻化する熟練労働者不足の緩和に役立ちます。
人々はより賢くなり、産業もまた賢くなります。
技術の進化により、生産性の課題は解決されていく
技術によって産業がより賢くなるにつれ、世界の生産性格差は過去のものになるでしょう。IT分野でまさにそれが起きました。かつてIT管理者一人が1,000件のチケットを処理していました。今日では、デジタル化のおかげで、10万件を処理できます。ITの仕事が減ったわけではありません。生産性が向上したのです。
同じ動きは、より多くの産業でデジタル技術が標準となるにつれて、今後も広がっていくでしょう。
当フォーラムの世界経済フォーラム灯台工場をご覧ください。アンベルクでは、18年間で生産量が20倍に増加しましたが、働く人の数は変わっていません。エアランゲンでは、AIやデジタルツインを含む先進技術により、生産性が69%向上し、エネルギー消費量が42%削減されました。その間、役割の変化に応じて必要なスキルを身につけられるよう、継続的な研修が提供されています。
これは、AIやデジタルツインなどの技術が実際に発揮する力です。業界固有のノウハウと組み合わさることで、これらの技術は誰にとっても新たな可能性を切り拓き、公平な成長から持続可能性に至るまで、最も差し迫った課題への取り組みを支援します。今日、私たちがこれらの技術をどう受け入れ、どう展開するかが、私たち全員の未来を形作ることになります。
