AI & 機械学習

新たな調査で、製造業における AI の推進に必要なものが明らかに

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※この投稿は米国時間 2021 年 6 月 9 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

製造業を変革する人工知能の可能性は新しいものではありませんが、まだ長期にわたる実験は広範なビジネス上の利益につながっていません。Gartner のレポートによると、生産において積極的な AI イニシアチブを採用している製造業の企業はわずか 21% で、製造業者は依然として「パイロットの苦行」の段階に留まっています。

しかし、Google Cloud による新しい調査では、COVID-19(新型コロナウイルス感染症)のパンデミックが、多くの製造業者で AI やその他のデジタル イネーブラーの使用を大幅に増加させた可能性があることが明らかになっています。7 か国の 1,000 人を超える製造業の上級幹部を対象に Google が調査したデータによると、パンデミックにより、76% がデータと分析、クラウド、人工知能(AI)などのデジタル イネーブラーと破壊的テクノロジーに目を向けるようになっています。また、日常業務で AI を使用している製造業者の 66% が、AI への依存度が高まっていると報告しています。

日常業務を支援するために AI をデプロイしている上位 3 つのサブセクターは、自動車 / OEM(76%)、自動車サプライヤー(68%)、重機(67%)です。

実際、Ford のグローバル データ&インサイトおよびアナリティクス部門で人工知能およびクラウド担当ディレクターを務める Bryan Goodman 氏は、次のように述べています。「Google との新しい関係は、工場作業場から車両、販売店に至るまで、ビジネス全体で AI を民主化する取り組みを強化します。以前、当社の AI プロジェクトと機械学習プロジェクトの数は、数えられる程度の量でした。今ではそれは当たり前のことになり、その数は多数あります。これには、データを活用して「デジタル ネットワーク フライホイール」を強化する AI エコシステムが含まれます。」

エッジケースから主流のビジネスニーズへの移行

なぜ今 AI に目を向ける製造業者の数が増えているのでしょうか。Google の調査によると、現在、日常業務で AI を使用している企業は、ビジネスの継続性(38%)、従業員の仕事の効率化(38%)、従業員全体の支援(34%)を求めています。AI / ML テクノロジーは、リアルタイムのガイダンスやトレーニングなどの規範的な分析の提供、安全上の問題の警告、組立ラインの潜在的な欠陥の検出などにより、製造従業員の仕事を強化できることは明らかです。

調査で指摘された特定の AI ユースケースに関しては、品質管理とサプライ チェーンの最適化という 2 つの主要な領域が明らかになりました。品質管理のカテゴリでは、日常業務で AI を使用する調査対象製造業者の 39% が品質検査に使用し、35% が製品や生産ラインの品質チェックに使用しています。Google Cloud では、完成品の目視検査での AI の導入について製造業者とよく話します。AI ビジョンを使用すると、生産ライン労働者は、繰り返しの製品検査に費やす時間を短縮でき、代わりに根本原因分析などのより複雑なタスクに集中できます。

サプライ チェーン最適化のカテゴリでは、製造業者はサプライ チェーン管理(36%)、リスク管理(36%)、在庫管理(34%)に AI を利用したと回答しています。

日々の業務において、多くの製造業者がサプライ チェーンと業務モデルを再考して、パンデミックによってもたらされた不安定さの増加に対応し、ますます個別化された製品を求める消費者の長期的なトレンドをサポートしているのを Google は目にしています。製造に関する分析情報シリーズの第 3 回では、ディグローバリゼーションについて詳しく説明します。

AI の使用が地域によって異なる意外な理由

Google の調査によると、AI が現在すでに使用されている程度は地域によって大きく異なります。イタリアの製造業者(80%)とドイツの製造業者(79%)が日常業務で AI を使用していると報告していますが、米国(64%)、日本(50%)、韓国(39%)では大幅に低くなっています。

この違いは「AI 人材のギャップ」によるものだと言いたくなります。これは最も一般的な障壁ではありますが、AI を適切に活用する人材がいないと考えているのは調査対象の製造業者のわずか 4 分の 1(23%)です。費用も障害にはならないようです(調査対象の 21%)。むしろ、欠落している関連要素は、本番環境レベルの AI パイプラインを管理するための適切なテクノロジー プラットフォームとツールであるように見えます。Google はクラウドが業界の変革に本当に役立つと考えているため、AI は明らかにこの分野における Google の取り組みの焦点となっています。

今後の展望: 製造業における AI の黄金時代

AI を広く採用するための鍵は、そのデプロイと使用の容易さにあります。AI が製造業者の現実問題の解決のために普及するにつれて、業界は「パイロットの苦行」から「AI の黄金時代」へと移行しています。製造業者は、大量生産の時代からリーン生産方式、シックスシグマ、最近のエンタープライズ リソース プランニングに至るまで、イノベーションとともに成長してきました。AI は、さらに多くのイノベーションを最前線にもたらすことを約束します。

以上の調査結果などの詳細については、こちらのインフォグラフィックとこちらの完全なレポートをダウンロードしてください。


調査手法

Google Cloud の委託により The Harris Poll が行った本調査は、従業員数 500 人以上の企業に常勤雇用され、製造業に従事している上級管理職(ディレクター レベル以上)1,154 人を対象に、2020 年 10 月 15 日~11 月 4 日の期間にオンラインで実施されました。各国の内訳は、フランス(150 人)、ドイツ(200 人)、イタリア(154 人)、日本(150 人)、韓国(150 人)、英国(150 人)、米国(200 人)です。各国のデータは従業員数によって重み付けし、実際の母集団の企業規模比率に合わせました。全体にわたる重みを適用して、世界全体の平均値で各国の重みが均等になるようにしました。

-製造および工業担当マネージング ディレクター Dominik Wee