AIは、人体の免疫システムが私たちに対して果たしている役割を産業に対して果たすことができます。すなわち、問題を未然に防ぎ、変化に適応し、回復力を築くことです。
産業用コパイロットとAIエージェントは、人と機械の協働のあり方を変革しつつあり、ダウンタイムを削減し、生産性を高めています。
産業においてAIを拡張可能なものにする鍵は、共有された高品質な産業データにあります。
息を吸うたびに、数万もの病原体が肺に入り込みます。ほとんどの場合、私たちは免疫システムがどれほど懸命に感染と闘っているかを意識することはありません。なぜなら、ほとんどの場合、免疫システムは皮膚から骨に至るまで、あらゆる火種を消し止めるという役割を果たしているからです。しかも免疫システムは絶えず学習し、適応し、私たちをより強くしています。
人工知能も、産業に対して同じような役割を果たすことができます。
技術の世界では、このような免疫システムをゼロから構築しなければなりません。適切に構築することは極めて重要であり、そうすることで、私たちが生み出す技術は単に生き残るだけでなく、繁栄することができます。今日のデジタル社会では、迅速で、柔軟性があり、回復力の高いシステムが求められています。その鍵となるのがAIです。
AIを目的をもって活用すれば、私たちの免疫システムが私たちに対して果たしている役割を産業に対して果たすことができます。すなわち、より強く、より資源を有効に活用でき、より回復力の高いものにすることです。いくつかの事例を見ていきましょう。
産業用コパイロットは人と機械の間のギャップを埋めます
AIは半世紀以上前から存在しています。生成AIの登場がゲームチェンジャーとなりました。人と機械が互いに対話できるようになったからです。大規模言語モデルに何でも尋ね、数秒で回答を得ることができます。これは産業にとって大きな可能性を秘めています。設計者や技術者から工場の現場の専門家に至るまで、バリューチェーン全体の関係者が恩恵を受けることができます。誰もが産業用コパイロットに質問することができます。
すでに200社以上の企業が、機械の設置、プログラミング、トラブルシューティングを支援するために産業用コパイロットを利用しています。これらのデジタルアシスタントはデータを精査して問題を突き止め、解決策を提案し、新しいコードを作成します。かつては数時間を要していた作業が、数分で完了します。ユーザーは監督するだけで済みます。
これは、私たちの免疫細胞が体内をパトロールし、本来あるべきでないものを探し回るのと似ています。問題を見つけると、免疫細胞は修復のために応援を呼びます。これらの特殊部隊は、賢く、迅速で、正確です。彼らは独立して行動し、その行動を記憶することで、体が自ら治癒する力を高めていきます。これが産業におけるAIの次なる展開であり、AIエージェントによって形作られる未来です。
世界経済フォーラムは、人工知能に対するガードレールをどのように構築していますか？
AI卓越性センターは、人工知能の急速な進化と、経済および社会に対するその影響を理解するために、各セクターのリーダーをつなぎます。AIの導入に伴う機会、リスク、トレードオフに関する、十分な情報に基づいた対話を支援します。
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、責任あるAIの革新と活用に向けたアプローチについて協力できるよう支援しています。
AIエージェントが発見し、修正し、記録する
AIエージェントとの協働は、単に助けを求めることにとどまりません。それは、専門家チームに任務を与えることに相当します。これは未来の話ではありません。シーメンスは、ドイツ企業のEPLANと共同で、工場の自己更新を支援するAIエージェントを開発しています。
これにより、機械の部品が常に最新の状態に保たれます。1台の機械には約20,000点の部品があり、これは骨の折れる作業です。AIエージェントは関係部署に通知し、古くなった部品をデジタル上で交換するため、工場の現場での作業が可能になります。これにより時間が節約され、人為的ミスのリスクが低減し、機械を円滑に稼働させ続けることができます。
AIエージェントは、デジタルマーケットプレイスで購入できる汎用的な商品になると予想されています。しかし、AIエージェントを訓練するだけでは不十分です。特殊部隊は、正しいデータに基づいて判断を下してこそ、効果的かつ安全に機能するからです。
産業向け基盤モデルが、より良い助言のための基盤を構築します
多発性硬化症、1型糖尿病、関節リウマチ……免疫システムが暴走し、本来守るべき対象を攻撃してしまうと何が起こるかは、誰もが知っています。
体内では、これを防ぐことは困難です。しかし産業においては、防ぐことができます。産業免疫システムの設計者として、私たちはそれをどのように訓練し、どのデータを使用するかを管理しています。これによって、産業向けAIを安全で、信頼でき、信頼性の高いものにすることができます。
生成AIだけでは十分ではありません。なぜなら、生成AIは人間の言語に関するものだからです。機械は温度や電圧の測定値、そして時系列データで「話す」のです。これらは言語化することが難しいモダリティです。
そのため、私たちは産業向け基盤モデルを開発しています。このモデルは、2次元および3次元の図面から時系列データに至るまで、あらゆるものを扱って推論することができ、AIを活用したソリューションの基盤を形成します。ただし、その成否は産業コミュニティに属するすべての人々にかかっています。
産業データ：特定のものを共有し、全体で恩恵を受ける
産業向け基盤モデルは、学習に用いるデータの質によってのみ価値が決まります。一つの情報源だけでは不十分です。さまざまな企業や産業から情報を引き出す必要があります。コミュニティ全体の知見がそこに必要なのです。
これは、すべての専有データを開示することを意味するものではありません。産業における活用事例、特に将来AIが扱う可能性のある事例に関する情報を、選択的に共有することを意味します。複雑さに文脈を与えることが重要です。そうして初めて明確さが生まれます。
今日では、私たちが知らないことが多く存在します。わずか産業データの20%しか活用されておらず、残りの80%はサイロに閉じ込められ、見過ごされ、十分に評価されていません。そして、それを表に引き出せるのは産業コミュニティだけなのです。
世界経済フォーラムは、強靭なサプライチェーンの構築にどのように貢献していますか？
先進製造業・サプライチェーンセンターは、製造業およびグローバルバリューチェーンを再構築しつつある変化を理解するために、ビジネス、政府、市民社会のリーダーをつなぎます。複雑さを増すグローバル経済において、強靭性、持続可能性、競争力を探求するための信頼できる場を提供しています。
産業や地域を超えた協働と共通理解を促進することで、センターはパートナーが、適応し、革新し、サプライチェーンを共に強化するための実践的な道筋を特定できるよう支援しています。
このデータは、さまざまなシステムがより効果的に連携する助けとなります。産業用コパイロットの洞察力を高め、AIエージェントがより迅速に問題を解決できるようにすることができます。さらに、このデータを共有することで、個々の機械から機械へ、工場から工場へ、そして一つの産業から別の産業へと、学んだ教訓を広げることができます。
私たちの体の中では、データを共有しないという選択肢はありえません。もし脳が心臓と通信しなかったら？もし脊髄が脚と通信しなかったら？もし肺が口と通信しなかったら？心臓は止まり、体は崩れ、呼吸もできなくなるでしょう。だからこそ、生物学においても、ビジネスにおいても、協働こそが唯一の合理的な道なのです。
AIは、人体の免疫システムが私たちに対して果たしている役割を産業に対して果たすことができます。すなわち、より強く、より資源を有効に活用でき、より回復力の高いものにすることです。変化する世界に適応する助けとなることができます。
