人工知能はすでに、医療、エネルギー、金融サービスなどの重要分野で成果を上げています。
世界経済フォーラムのMINDSプログラムは、複雑な地球規模の課題を解決するために、AIを目的に沿って活用する方法を示しています。
第2期の応募受付が始まるなか、MINDSプログラム第1期の現実世界での変革事例18件が、すでに有意義な変化の創出にどう貢献しているかをご紹介します。
人工知能（AI）が世界を変えるなか、理論の中ではなく実践の場で、静かな革命が起きています。
世界経済フォーラムのMINDS（有意義で、知的で、新規性があり、実装可能なソリューション）プログラムは、医療、エネルギー、金融サービスなどの重要分野ですでに実質的な成果を上げているAIの活用事例に光を当てるために発足しました。
列車運行の最適化から診断医療へのアクセス改善まで、MINDS第1期の受賞者は、複雑な地球規模の課題の解決にAIを目的に沿って活用する方法を示しています。これらは実証実験や試作品ではありません。すでに人々の暮らしや産業を変革している実用的なソリューションです。
MINDSプログラムが示す、AIによる複雑な地球規模課題の解決
MINDSプログラムは、AIガバナンス・アライアンスの一環として、複数のフォーラム・センターや業界関係者と連携し、信頼性が高く拡張可能なAI活用事例を特定して共有しています。
MINDS第2期の応募受付が始まるにあたり、第1期の現実世界での変革と、今日も生み出されている有意義な変化をご紹介します。
第1期における、AIが産業を変革する現実世界の事例をご紹介します。
中国の産業AIとデータ効率に優れた意思決定インテリジェンス ― AIMS、CATL
AIMSのメンバー：Yangbing Lou（エグゼクティブ・スポンサー）、Siqi Zhu、Zhiyong Zhang、Guoyang Yan、Tianhua Lu
CATL のメンバー：Jun Ni（エグゼクティブ・スポンサー）、Zhiyang Wu、Lin Ma、Chao Guo、Wenjing Jin
杭州拡張知能製造ソリューションズ（Hangzhou Augmented Intelligence Manufacturing Solutions Co., Ltd、AIMS）は、データが限られていても意思決定が重要となる、リスクの高い産業環境向けに、ハイブリッド型の産業用拡張知能AIプラットフォームを導入しました。物理法則に基づくモデル、専門知識、少数ショット学習を組み合わせることで、バッテリー製造のような複雑な環境でも、予測的な洞察とプロセス最適化を実現します。同社のシステムは、寧徳時代新能源科技（Contemporary Amperex Technology Co., Limited、CATL）のバッテリー製造など、複雑な環境でもリアルタイムに稼働し、既存のインフラと連携して、頻繁な再学習なしに変動する状況に適応します。すでに品質のばらつきを50％削減し、作業者の負担を半減、生産速度を向上させました。データが乏しい産業全般で、インテリジェントな意思決定を拡張できるモデルを実証しています。
マルチモーダルAIプラットフォームによる中国の医療イノベーション ― Ant Group
メンバー：Zhang Junjie（エグゼクティブ・スポンサー）、Liu Junwei、Zhu Dongwei、Feng Lei、Wei Peng、Wang Jian
Ant Groupは、診断から回復まで、患者の一連の過程を網羅する、プライバシーを保護したマルチモーダルAIシステムを構築しました。3,000の医療機関で4,000万人の患者と29万人の医師が利用しており、診断精度は90％を超え、医学文献の検索時間を80％短縮しました。利用者を8億人規模に拡大する計画で、信頼できる全国規模の医療AIインフラのモデルとなっています。
AI連携による柔軟なサプライチェーンと工場の効率化 ― Black Lake
メンバー：Yuxiang Zhou（エグゼクティブ・スポンサー）、Yongqiang Ren、Xiaokang Pei、Yihang Cai、Qiuru Xiang
Black Lakeは、工場の遊休生産能力と急速に変化する電子商取引需要との慢性的な不一致を、AIがリアルタイムに調整するマーケットプレイスへと変えます。役割別のエージェント群が、受注ごとに最適な機械ラインを約30秒で割り当て、テキストやCADによる指示から製造可能な3Dモデルを自動生成し、スマートフォンのMESを通じて各作業場を指揮します。これにより、手作業の生産計画を75％削減します。初期導入では稼働率が65％から83％に上昇し、単位当たりのエネルギー使用量が18％減少、製品サイクルが6～12カ月からわずか1～3カ月へ短縮され、年間54億人民元（7億5,200万ドル）の価値を創出しました。全面展開時（1日あたり33万人が利用）、正式名称を上海Black Lake Technologies Co., Ltd.とするBlack Lakeは、廃棄率を3～5％削減し、SKUの立ち上げを30日に短縮、在庫に拘束される運転資本を15～20％減らすことを見込んでいます。
自律型ロボット向けエッジAIイノベーションとデバイス上のインテリジェンス ― DEEPX、Hyundai
メンバー：Lokwon Kim（エグゼクティブ・スポンサー）、Dong Jin Hyun（エグゼクティブ・スポンサー）、Tim Park、Moon Sub Jin
DEEPXとHyundai Motor Groupは、自律型ロボットに先進的なエッジAIを導入するために提携しました。これは、AIイノベーションを低消費電力かつリアルタイムのコンピューティング需要に適合させる大きな一歩です。共同ソリューションは、エネルギー集約型のハードウェアを超高効率AIチップに置き換えます。このチップはわずか5Wの電力で40WのGPUの240％の性能を発揮し、システムコストを90％削減します。フルスタックSDKと組み合わせることで、認識、ナビゲーション、制御のモデルをデバイス上にシームレスに導入できます。その結果、複雑な屋内環境で動作する、より高速で環境負荷が低く、より知能的なロボットが実現し、エッジAIの拡張可能性を押し広げています。
バッテリーセル設計とAIシミュレーションの普及 ― Electroder、清華大学
メンバー：Ke（Luke）Hu（エグゼクティブ・スポンサー）、Zhe Li（エグゼクティブ・スポンサー）、Lance Zhao、Weinan Zhou、Linghao Lu、Qiyu Chen、Zhixuan Wu、Liming Chang
かつて最大3年かかっていたバッテリーセルの設計が、今では数週間で完了します。エンジニアが「エネルギー密度を高める」といった目標を入力するだけで、クラウドプラットフォームが70の変数を対象に物理法則に基づくAIシミュレーションモデルを実行し、出典をすべて明記した最適なセル設計図を提示します。初期の実証では、構想から試作品完成までの時間を3.6倍短縮し、材料とエネルギーの無駄を40％削減しました。バッテリー設計・ソフトウェアサービス企業のElectroderと、清華大学のバッテリー設計・製造チームとの連携により、数千社が企業レベルのバッテリーセル研究開発ツールをすぐに利用できるようにすることを目指しています。
業務の卓越性を高め、欧州の産業AIを世界に拡大 ― EthonAI、Siemens
EthonAI のメンバー：Julian Senoner（エグゼクティブ・スポンサー）、Bernhard Kratzwald、Davide Vecchione、Hendrik Schmid、Arman Pour Tak Dost。
Siemens のメンバー： Peter Koerte（エグゼクティブ・スポンサー）、Sébastien Bey、Alexander Dierolf、Andreas Duerr、Matteo Odermatt、Sascha Leadbetter
SiemensとEthonAIは、AIを活用した品質管理による工場運営の改善に向けて協業を開始しました。EthonAIの産業AIプラットフォームは、自律型ワークフローを通じて、メーカーのコスト削減、製品品質の向上、生産量の増加を支援します。Siemens Industrial Edgeと統合されたこのプラットフォームにより、欧州、北米、アジアの工場で、数百万件の目視検査を自動化し、自律的な根本原因分析とプロセスマイニングを通じて非効率を明らかにできます。この協業の拡大は、明確な投資利益率に裏付けられています。個別のポイントソリューションではなく統合プラットフォームを用いて目視検査を標準化することで、Siemensは検査ステーション1台あたり3万～10万ユーロ（3万4,800～11万5,900ドル）を節約できます。さらに、拡張性のあるSiemensのソフトウェア・エコシステムが、世界各地の工場ネットワーク全体でAIソリューションの迅速かつ一貫した導入を可能にし、効果を高めています。
長年かかる移行を短期集中型の工程に ― EXL
メンバー：Rohit Kapoor（エグゼクティブ・スポンサー）、Deepti Kalra、Anand Logani、Shantanu Paliwal、Shubham Jain、Swati Malhotra
EXLのAgent-Swarmは、レガシーコードの検出、依存関係のマッピング、変換、テスト、チューニングをそれぞれ担う、タスク特化型の生成AIエージェント群を訓練し、SAS、Oracle、その他20以上の技術スタックをほぼあらゆるクラウドへ直接移行します。オーケストレーション層で稼働するこのエージェント群は、骨の折れる作業の80％をなくし、ソースコードの70～80％を自動変換しながら、移行後のパフォーマンスを15～25％向上させます。プロジェクトは従来より4～24カ月早く完了し、総コストを20～40％削減します（移行1回あたり5万～50万ドル、25～40人月に相当）。移行プロジェクト全体に拡大すれば、かつてレガシーシステムの書き換えに費やされていた生産性を、5,000人年分取り戻せる見込みです。
製造業向けAIプラットフォーム ― Foxconn
FoxconnはProject Genesisを立ち上げました。これは、電子機器製造の未来を再定義するAI変革イニシアチブです。FactoryGPTやSetpointなどのアプリケーションが、Foxconnの世界各地の事業における意思決定を自動化し、業務の80％を担うことで、人間が残りの20％に注力できるようにします。Genesisは個別の活用事例にとどまらず、生産に関する専門知識をトークン化し、AIエージェントを通じて業務を統括するエコシステムです。導入が進むなか、Genesisは最大8億ドルの価値を生み出すと予測されています。
在庫とリスクに関するサプライチェーン・インテリジェンスとAIエージェント・ネットワーク ― Fujitsu
メンバー：Yoshinami Takahashi（エグゼクティブ・スポンサー）、Yuki Doi（エグゼクティブ・スポンサー）、Kazuki Hiraiso、Kazuki Nakata、Yoshiaki Nonaka、Mao Terashima
Fujitsuは、調達、在庫、物流、リスクをそれぞれ担当するタスク特化型AIエージェントのネットワークを運用しています。ナレッジグラフ・エンジンがこれらを連携させ、数分で数十件の予測を作成し、欠品や過剰在庫をリアルタイムで検知します。可能な場合は自律的に処理し、必要に応じて人間にエスカレーションするこのシステムにより、年間在庫コストを1,500万ドル削減し、在庫を2,000万ドル分圧縮、サプライチェーンの人員を半減させました。また、大規模な混乱の発生から3時間後には利益への影響評価を提示できるようになりました。導入は3カ月以内に完了し、普及が進めば、企業1社あたり売上高がさらに400万ドル増加し、FTE（フルタイム換算）を50％超削減できる見込みです。
AI分析プラットフォームによる鉄道運行の高度化 ― Hitachi Rail
メンバー：Uchikado San（エグゼクティブ・スポンサー）、Koji San、Nadia Mazzino
鉄道システムの重要資産には多額の投資が必要で、耐用年数も非常に長くなります。こうした資産が長期にわたってどのように機能するかは、重要な要素です。この課題に対応するため、Hitachi Railは、Hitachi Digital Systems and Servicesと協力して、次世代の鉄道運行を支える先進的なデジタルプラットフォームを開発しました。このシステムは、車両、インフラ、信号システムのデータを、AIを活用した統合分析基盤に取り込みます。機械学習とモジュール型のエッジ・クラウド・アーキテクチャにより、状態基準保全、リアルタイム診断、エネルギー最適化を実現します。この手法は、遅延の削減、車両基地でのエネルギー消費の抑制、保守コストの削減に役立っています。このソリューションは、地下鉄、地域鉄道、貨物鉄道の各ネットワークで成果を高める可能性があり、幅広い用途に応用できます。
AIを中核とする中国の金融変革 ― ICBC
メンバー： Yang Longru（エグゼクティブ・スポンサー）、Jin Haimin、Luo Yi、Gao Hongsheng、Liu Chengyan、Bao Xinyue
中国工商銀行（ICBC）は、世界最大級の銀行の一つで、金融業務に特化した1,000億パラメーターの言語モデルを構築しました。1万5,400の支店と40万人の従業員を対象に導入され、資本配分利益を5億人民元（6,950万ドル）超増加させました。毎日2万人の職員が利用しています。これは第1陣の導入であり、現在、60万人の利用者と1日数百万件の自動処理に対応できる規模へ拡大中です。インテリジェントな金融インフラを再定義しています。
ERP移行を再構想する ― KPMG、SAP
KMPGのメンバー：Hendrick Thörner
SAPのメンバー：Philipp Herzig（エグゼクティブ・スポンサー）、Sachin Kaura、Natalie Han、Joachim von Goetz、Christian Karaschewitz、Caroline Ngo
SAPとの提携とAIの能力を活用し、KPMG各社は、20万件のSAP文書とテラバイト規模の業界最良実践コードを索引化したナレッジグラフを基盤とする、検索拡張型コパイロットを導入しました。SAP社内の認定基準に照らして評価されたこのAIシステムは、人間レベルの回答を提示し、ABAPロジックを説明し、コードを生成し、数秒で設定を提案できるよう設計されています。SAPは、コンサルタントが1日あたり1.5時間を節約し、手戻り率が15％から7.5％に低下し、プロジェクト期間が18カ月から15.5カ月に短縮されると予測しています。移行速度を18％高めることを目指しています。KPMGではすでに数千人の実務担当者が利用しており、世界規模での拡大を進めています。
AI主導のサプライチェーン・エージェントによる強靭なグローバル業務 ― Lenovo
メンバー：Lu Bo（エグゼクティブ・スポンサー）、Che Min（Jammi）Tu（エグゼクティブ・スポンサー）、Guan Wei（エグゼクティブ・スポンサー）、Li Robert（エグゼクティブ・スポンサー）
Lenovoは、世界規模の業務を支える中枢となるAIエージェントを通じて、サプライチェーン管理を再定義しています。 サプライチェーンAIエージェントのiChainは、リアルタイムデータとハイブリッドAI技術を活用して、需要予測、サプライヤーのリスク評価、在庫最適化、物流ルートの設定を統括します。初期成果として、混乱の検知が最大2週間早まり、物流の出荷精度が30％向上し、カーボンフットプリントの算定が3週間早まりました。業務上の成果にとどまらず、このシステムは、拡張可能なAI意思決定が世界のサプライチェーン全体の強靭性、持続可能性、競争力を高める新たなモデルを示しています。
AIマイクログリッドで炭素排出量とエネルギー消費を大幅削減 ― Schneider Electric
メンバー：Philippe Rambach、Navdeep Ahuja、Aditya Changavalli、Vanya Ignatova、Jacques Kluska
Schneider Electricは、クラウドベースのMPC最適化装置を堅牢なエッジコントローラーに接続し、各施設の太陽光発電、蓄電池、EV充電器、調整可能な負荷を自己学習型マイクログリッドへと変えます。AIは最新の天候、料金、需要データを数分ごとに使って再学習し、コストとCO₂排出強度を基準に対応策を順位付けし、専用設計なしで、系統接続時も独立運転時も施設が稼働し続けるよう設定値を指示します。稼働中の97施設では、12人の少数精鋭チームにより、施設ごとに年間458 MWhの外部電力購入量と109 t CO₂（28％）を削減しました。共通の「頭脳」を1,000拠点に拡大すれば、年間約100,000 t CO₂を削減し、主要サプライヤーのネットゼロ達成を加速できます。
AI中枢システムで快適性を高め、エネルギーコストを削減 ― Siemens
メンバー：Rahul Chillar（エグゼクティブ・スポンサー）、Alexander Gloning、Carlos-Eduardo Pazos-Zarain、Monica Arnaudo、Paul Baumann
Siemensは、暖房、換気、空調システムをリアルタイムで統括するクラウドベースのエンジンにより、建物運用の自律化を進めています。リアルタイムデータ、在室予測、天候情報を組み合わせ、既存インフラを置き換えることなく、AIが快適性と効率を最適化します。スウェーデンのカールスタードにあるNWT Mediaでは、このソリューションにより快適性基準の達成率が25％超向上し、月間エネルギー使用量が6％超削減されました。このシステムは閉ループで稼働し、複数の領域にわたって継続的に学習・適応します。こうした成果を上げ、100超の拠点への拡大計画を進めるSiemensは、自律的に管理し、過ごしやすさも向上する建物の実現を支援しています。
中国のエネルギー市場イノベーションとAI予測 ― TerraQuanta、Horizon Power
メンバー：Chi Wang、Jiabin Lu、Tom Lu、Ray Pang、Wenyuan Bao
TerraQuantaとHorizon Powerは、電力市場向けに特化した中国初のトランスフォーマー型気象予測システムを導入しました。これは、天候に左右される脱炭素化電力網にAIイノベーションを適合させる大きな一歩です。40年以上にわたる世界の気象データで訓練され、50億のパラメーターを備えたAIモデルは、従来手法の5万倍の効率で7～15日先の予報を提供します。衛星観測、地形マッピング、GNNを活用し、風力、日射量、価格変動を30メートルの解像度で予測します。現在、Horizonの年間2,000 GWhの取引ポートフォリオ全体で利用されており、変動の大きい電力スポット市場で、より迅速で的確な意思決定を可能にし、リスクを抑えて収益性を高めます。
AI創薬でアルツハイマー病研究を加速 ― UCSF、SandboxAQ
メンバー：Stanley Prusiner（エグゼクティブ・スポンサー）、Jack Hidary（エグゼクティブ・スポンサー）、Gregory Merz、Nadia Harhen、Andrea Bortolato、Ben Shields、Kelly Richdale
UCSFの神経変性疾患研究所は、SandboxAQと連携し、GPU上の量子化学を活用する物理法則に基づいたAIプラットフォームAQBioSimを用いて、パーキンソン病治療薬の創薬課題に取り組んでいます。高度なクライオ電子顕微鏡画像、脳組織へのアクセス、SandboxAQのプリオン標的ソフトウェアを統合し、画期的な成果を生み出しています。PrionDockを用いて、チームは数週間で560万種の化合物を仮想スクリーニングし、実験室での試験対象を7,000種に絞り込むことで、作業量を36分の1にしました。その結果、従来のハイスループットスクリーニングで25万種を試験した場合と比べ、表現型スクリーニング試験のヒット率が30倍向上しました。この手法は創薬期間を大幅に短縮し、1,000万人を超えるパーキンソン病患者や、その他の神経変性疾患の患者の治療を加速する可能性があります。
紹介したメンバーに加え、各プロジェクトの成功には数百人の同僚も貢献しました。PepsiCoもMINDSプログラム第1期に参加しました。
MINDS第2期の応募受付は7月に開始
MINDSプログラムは、それぞれの分野で変革を推進し、測定可能な成果を生むためにAIを活用するパートナーで構成されています。
プログラムへの参加には多くのメリットがあります。企業は、フォーラムのメディア・チャンネルを通じて世界に発信し、AIを活用した事業の再構築を紹介することで、各分野のリーダーとして認知されます。また、AIリーダーのコミュニティに加わることで知見を得て、連携の機会を開拓できます。さらに、業界横断の400人を超える副社長が参加するコミュニティに向けて発表することで、より広くアクセスでき、認知度も高まります。
7月にMINDS第2期の応募受付が始まる際には、あらゆる業界の民間企業に加え、非営利団体や学術機関も、世界が直面する最大級の課題の解決に向け、有意義で、知的で、新規性があり、実装可能なソリューションの構築を目指すAIリーダーのグローバルコミュニティへの参加を申請できます。
MINDSプログラムへの応募方法の詳細は、MINDSウェブサイトをご覧ください。
