生成 AI を活用してよりスマートな品質管理システムを構築する方法

※この投稿は米国時間 2025 年 11 月 22 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

品質チームは、お客様が期待する基準を損なうことなく、製品のリリースを迅速化する方法という、よくみられる課題に直面しています。長年にわたり、これはスピードと完全さのどちらかを選択することを意味していました。これは難しいバランスです。ブランドに期待される品質と安全性を損なうような安易な方法に頼らずに、機能やソリューションをより迅速に提供するにはどうすればよいでしょうか。

生成 AI とクラウドによって、品質管理に根本的な変化が起きています。

品質を独立したサイロから取り出し、リスクを予測して製品開発を加速するインテリジェントなシステムに変えるという、新しい仕組みが見られるようになっています。生成 AI とクラウド インフラストラクチャは、組織にとっての品質の意味を根本的に変えています。

品質のパラドックス: 従来の品質管理がボトルネックを生み出す理由

品質管理は、新たな需要に対応するために進化しています。データは、品質管理システム（QMS）、アプリケーション ライフサイクル管理（ALM）、製造実行システム（MES）など、さまざまなサイロに存在し、リスクの全体像が断片的で不完全なものになっています。この根本的な問題により、組織は以下のような防御的な体制を強いられます。

• 事後対応: 問題が表面化してから対処するため、費用のかかるリコール、手直し、評判の低下につながります。モデルの性質上、失敗にこうした代償が伴います。

• 手作業のトイル: 高度なスキルを持つエンジニアや品質エキスパートが、手作業でデータを結合したり、繰り返しチェックを行ったりするのに時間を費やし、価値の高い戦略的な作業に集中できなくなっています。

• 孤立した分析情報: 重要なシグナルと予測分析情報が個々のシステム内に閉じ込められたままになり、問題がエスカレートする前に、部門横断的なリスクをプロアクティブに特定して軽減することが困難になります。

組織は、事後対応型のアプローチから脱却する機会を得ています。AI とクラウド インフラストラクチャにより、品質チームはお客様に影響する前に問題を予測できます。

新しいモデル: AI エージェントが品質の専門家と連携

このパラドックスを解決するために、リーダーは新しいモデルを採用できます。半自律型の共同フレームワークでは、AI エージェントが人間の専門家と協力して、バリュー チェーン全体で品質を管理します。このフレームワークは分散インテリジェンス レイヤとして機能し、品質機能をプロアクティブで予測的かつ継続的に学習するシステムに変えます。

これにより、AI スペシャリストの常時稼働の自律型チームが人間の監督を補強します。仕組みは次のとおりです。

• 戦略的オーケストレーター: コアには、システムの「最高品質責任者」として機能する中央 AI エンジンがあります。複雑なエンドツーエンドの品質ワークフローを理解し、戦略的な意図を持ってタスクを委任し、全体像を把握して、人間が単独では見えない点と点をつなぎます。

• 自律的なエキスパート チーム: このコアは、特定のドメイン向けにトレーニングされた専門の AI エージェントによってサポートされます。これらは、疲れることなく働くデジタル エキスパートのようなものです。「リスク評価エージェント」が設計ドキュメントをスキャンして障害点を特定し、「コンプライアンス エージェント」が本番環境を監視して規制からの逸脱を検出します。また、「根本原因分析エージェント」が現場での障害を即座に特定のコンポーネントやコード変更にまで遡って追跡します。

• 人間主導のガバナンス: 人間の専門家が「実施担当」から監督者に昇格します。戦略的な監督を行い、重要な調査結果を検証し、最終的な実施 / 非実施の判断を下します。AI エージェントがデータ分析とルーチン モニタリングの 90% を処理するため、従業員はビジネスの推進に直結する 10% の複雑な戦略的課題に集中できます。

クラウド インフラストラクチャでインテリジェントな品質システムを実現

このプロアクティブで半自律的なフレームワークは、柔軟でスケーラブルなデータ中心のプラットフォーム上に構築された場合にのみ実現可能です。クラウドは不可欠なデジタル ファブリックを提供し、この AI 主導のアプローチを採用することは、経営幹部レベルの明確なメリットをもたらす戦略的必須事項です。クラウド ネイティブな基盤により、組織は次のことが可能になり、事後判断から事前察知へと移行できます。

• データ エコシステムを統合: QMS、ALM、MES、IoT センサー、顧客からのフィードバックなど、あらゆるソースからのデータを統合して、品質に関する単一の包括的なビューを作成することで、従来のサイロを解消します。

• インテリジェンスを即座にスケーリング: AI 機能をスケーリングして、大規模なデータセットをリアルタイムで分析し、タスクの複雑さに合わせてコンピューティング能力を調整します。

• 最先端の AI を活用: 世界クラスの事前構築済み AI および ML サービスを使用して、自律型品質フレームワークを強化する専門エージェントを迅速に開発、トレーニング、デプロイします。

• リスク軽減から事前予防へ: 設計からデプロイまでの製品ライフサイクル全体で、潜在的な品質問題を予測して対処し、お客様に影響が及ぶ前に解決します。

• イノベーションのスピードを加速: スピードとリスクを切り離します。ルーチン品質チェックを自動化し、即座にフィードバック ループを提供することで、チームはより迅速かつ自信を持ってイノベーションを進めることができます。

• 動的なコンプライアンスを実現: 定期的な手動監査から継続的な自動コンプライアンス モニタリングに移行し、常に監査の準備が整っている状態を確保します。

• 戦略的なリソースの最適化を推進: エンジニアや品質管理の専門家を価値の低いタスクから解放し、戦略的なイニシアチブや次世代の製品開発に注力できるようにします。

AI を活用した品質管理のスタートガイド

インテリジェンスをコアプロセスに組み込む組織によって、競争環境が再構築されています。品質管理は次のフロンティアです。手動で対応するコストセンターから、自律的で予測可能な成長エンジンへの移行は、遠い未来のビジョンではありません。イノベーションの準備が整ったリーダーにとっては、今すぐ取り組むべき課題です。

Google Cloud の AI とデータ インフラストラクチャは、これらのインテリジェントな品質システムを構築するための基盤となります。Google Cloud の AI ソリューションを品質管理に役立てる方法や、BigQuery と Vertex AI を活用して高品質のデータを統合し、高い専門性を備えた AI エージェントをデプロイする方法をご確認ください。

-Google for Health、品質および安全エンジニアリング リード、RK Neelakandan

-Google for Health、デジタルヘルス戦略担当シニア ディレクター、Bakul Patel