Heiko Claussenは、EmersonのAspen Technology事業部の最高技術責任者で、同社のAI研究と技術戦略を主導している。
AIは今日の変動する環境下で産業ビジネスが成功するための戦略的な柱としてますます注目されている。AIは化学や石油・ガスセクターなどの資産集約型産業が俊敏性を向上させ、意思決定を導き、自動化によって効率性を高めるのに役立つことが証明されている。その段階に到達するために、多くの資産集約型企業は運用上の課題に適したAIソリューションのタイプを慎重に検討する必要があった。
産業界のリーダーたちは、信頼性と説明可能性が重要な複雑な運用環境向けに設計されたAIを必要としている。これにより、多くの資産集約型企業は、第一原理モデルと深い領域専門知識に基づいて、特定のガードレールを備えた目的に特化した産業AIを開発するようになっている。
産業AIの採用が拡大し、生成AI（GenAI）やエージェントAIなどの手法が主流の注目を集める中、産業界のリーダーたちは、自社の産業AI戦略と独自の運用課題に適したAI手法は何かという新たな疑問に直面している。
どのタイプの産業AIソリューションを実装するかを選択する際、リーダーにとって良い出発点は、産業AIの構築に使用できる主要なAI手法間の根本的な違いを理解することだ。生成AI、エージェントAI、あるいは次の手法であれ、各タイプは適切な文脈で使用されれば目的を果たす。それぞれの強みと運用環境での適用方法を理解することで、スケーラブルな産業AI成功の基盤を確保できる。
生成AI：白紙の問題を克服する
生成AIは、テキスト、画像、デザイン、そして産業的文脈ではプロセスフローなどの新しいコンテンツを作成することで知られる大規模言語モデルを含む広範なカテゴリだ。これは広範な調査を必要とするプロジェクトや、開始が困難なプロジェクト（白紙の問題としても知られる）に非常に役立つツールである。
従来のプラント設計ワークフローを考えてみよう：専門家が丹念に設計を作成し、シミュレーションを行い、結果に基づいて反復する。生成AIはこのプロセスを劇的に加速できる。設計生成と探索を自動化することで、人間の専門知識の限界を克服し、より最適なソリューションを特定し、市場投入までの時間を短縮する。
別の例として、ネットゼロ目標の達成方法に苦心している多くの資産集約型産業の一員であれば、生成AIは長期的な持続可能性の決定を導くことができる。生成AIソリューションは、CO2をメタノールなどの価値ある製品に変換するための技術の急速に進化する状況をナビゲートし、CO2回収経路のオプションを提案することで支援できる。
これらの例を超えて、生成AIは堅牢なスケジュールの作成、状態監視エージェント、さらには分析ダッシュボードのカスタマイズも自動化できる。
当然ながら、生成AIツールは人気が高まっている。深い業界ドメイン専門知識を持つ産業AIエージェントによって強化されると、生成AIツールは産業リーダーが運用上の卓越性を達成するのを支援する推奨事項とガイダンスを提供する真のアシスタントになる。
エージェントAI：複雑なタスクに取り組む
生成AIがコンテンツの作成に焦点を当てる一方、エージェントAIは特定の目標の達成に焦点を当てている。これは複数のツールとデータソースにまたがる複雑で多面的な問題に取り組むための強力なアプローチだ。中央の「オラクル」からトリガーされ、エージェントAIは専門化されたエージェントを調整して、複雑で予期せぬ問題を克服する。
「ポンプ3の最適な修理時期はいつか？」と尋ねることを想像してみよう。エージェントAIシステムは単にメンテナンススケジュールを確認するだけでなく、さらに踏み込んで以下のステップを実行する：
• プロセスに対するポンプの影響を分析する
• 故障までの時間を予測する
• ポンプに依存する価値創造を評価する
• 同時修理による潜在的なコスト削減を特定する
• 代替ポンプ設定を探索する
理論的には、明確なトレードオフを持つ一連の提案を提示し、承認後に自動的に作業指示を作成し、全体のスケジュールを最適化することができる。
エージェントAIは、より知的な自律システムへの移行を可能にしている。産業労働力をより効果的かつ効率的にする異なるワークフローシナリオをトリガーすることができる。
価値優先アプローチ：AI「テクノロジートラップ」を回避する
これらの新しいAI手法と、さらに多くの手法が登場する中、産業企業は「テクノロジーが問題を見つける」トラップに陥るリスクがある。明確なビジネスケースなしに最新のAIテクノロジーを実装することで、企業はAI投資から価値を引き出すために奔走する可能性がある。
代わりに、AIソリューションは特定の問題を念頭に置いて選択されるべきだ。これは本質的に、適切なAI手法（生成AI、エージェントAI、あるいは全く別のもの）を適用しやすくし、その後、産業AI成功を証明し、ビジネスの他の領域にスケールすることを容易にする。検討すべき予備的な質問には以下が含まれる：
• 最大の運用上の課題は何か？
• 効率性、持続可能性、収益性を向上させる機会はどこにあるか？
次に、それらの特定のニーズに対処するのに最適なAIテクノロジーを評価すべきだ。
戦略的AI実装
産業自律化への旅は続き、AI開発のペースは衰えていない。AIの完全な価値を活用するには、異なるAI手法のニュアンスと、各手法がユニークな課題のニーズをどのように満たすか（あるいは満たさないか）を理解することが重要だ。
実装に対する戦略的アプローチを採用することで、産業組織はAIを適切に活用して、より自律的で効率的かつ持続可能な運用への道を切り開くことができる。
