トーマス・リド氏はデバイスライフサイクル管理のリーダー企業であるNorthern.techのCEO兼共同創業者で、世界中の接続デバイスのセキュリティ確保を使命としている。
人工知能（AI）が業界全体の製品イノベーションを加速させる中、議論の多くは依然として、モデルパフォーマンスの向上、出力品質の改善、画期的な機能の実現といった可能性に焦点が当てられている。しかし、組織がAI自体の技術的可能性に注目する一方で、より根本的な変化が静かに進行している。接続デバイスに対する期待は変化しており、製品ができることだけでなく、時間の経過とともにどのように維持されるべきかという点にまで及んでいる。
ソフトウェアのみの製品とは異なり、生成AIは物理的製品のOEMにとって、既存製品に追加するただの機能ではない。それは根本的にサポートの方程式を変える。生成AIは新たなシステム依存関係を導入し、更新要件を加速させ、長期的な保守性の基準を引き上げる。AI機能がエッジに近づき、コンピュータビジョンから予測メンテナンス、生成型ユーザーインターフェースまであらゆるものを強化するにつれ、製品の複雑さは多くの組織の効果的な適応能力を上回っている。
AI時代を生き残るOEMは重要な真実を認識するだろう：堅牢で安全な更新、継続的なモニタリング、ライフサイクル管理機能は後付けであってはならない。AIの指数関数的成長はこれらの戦略的側面を必要とする。
AIは機能を拡張し、ライフサイクル責任も拡大する
AI搭載デバイスはよりスマートで高機能だが、継続的なサポートを必要とする急速に進化するソフトウェア層にも依存している。今日のAI搭載製品は新たな運用現実に直面している。モデルはローカルな使用パターンや新たなデータに基づいて継続的なトレーニングと微調整が必要であり、推論エンジン、データパイプライン、重要な依存関係は定期的なセキュリティ更新とパフォーマンス最適化を受ける必要がある。ユーザー体験を向上させる新機能はそれぞれ、積極的に監視・管理すべき潜在的な攻撃ベクトルを同時に導入する。
より静的な製品向けに設計された従来の製品管理モデルは、AI製品のペースや複雑さに対応できていない。堅牢なデバイスライフサイクル管理（DLM）戦略がなければ、AI搭載製品はリソースを消費し、セキュリティを損ない、ビジネスを軽減されていないリスクにさらす持続不可能な負債となる危険性がある。
デバイスライフサイクル思考とレジリエントなイノベーション
先見の明のあるOEMは、AIの統合には導入後のサポートへのアプローチを根本的に再考する必要があることを認識している。機能の出荷はほんの始まりに過ぎない。組織は製品の継続的な管理と絶え間ない進化も計画しなければならない。
包括的なDLMフレームワークはこれを可能にし、製造業者が安全な無線（OTA）モデル更新、ファームウェアパッチ、セキュリティ修正をリモートで提供しながら、製品のライフサイクル全体を通じてデバイスとフリート全体の健全性を継続的に可視化できるようにする。
戦略的なDLM基盤により、製品開発チームはより迅速にイノベーションを起こし、運用リスクを軽減し、ユーザーの信頼を維持できる。これは競争の激しい市場での長期的な成功に不可欠である。
エッジAI：長期的な視点で構築されたインフラ
AIがエッジに移行すると、効果的に適応する課題は劇的に強まる。エッジAIデバイスは接続性が限られ、厳格な規制要件があり、寿命が長い環境で動作する—これらの文脈的課題は堅牢なライフサイクル管理の重要性を増幅させる。
製造業者にとって、DLM戦略に固有のOTA更新機能は、時間の経過とともにデバイスのパフォーマンスを維持するための基盤を提供し、コストのかかる現場サービスコールを削減し、リスクを積極的に管理する。規制の厳しい分野では、これらの同じ機能が重要なビジネス成果をサポートする：コンプライアンス要件の遵守、機密データの保護、運用の継続性の維持。脆弱性とパッチ管理、デバイスデータの整合性、フリート全体のログ記録と監査などの機能により、組織は混乱を最小限に抑えながらコンプライアンスを証明できる。
規制とライフサイクルへの期待
接続デバイスの規制環境は、主要なOEMがすでにベストプラクティスとして認識しているものを反映するように進化している：デバイスライフサイクル管理は開発の最初の段階から製品戦略に組み込まれなければならない。
EU サイバーレジリエンス法（CRA）や米国食品医薬品局（FDA）の「製品ライフサイクル全体（TPLC）」フレームワークなどの新たな規制は、安全な更新メカニズム、ソフトウェアコンポーネントに関する完全な透明性、継続的な脆弱性管理を義務付けている。生成AIがデバイスに追加のソフトウェア層を導入するため、既存および新たな規制要件への準拠確保はさらに緊急性を増している。
組織は調整された更新機能、安全な展開プラクティス、フリート全体のパフォーマンス監視を実証する必要がある。詳細なソフトウェア部品表（SBOM）の維持、信頼性の高い更新経路の確立、製品ライフサイクル全体にわたる詳細な制御の実証により、OEMは製品がどれほど複雑になっても一貫して管理し、急速に進化する市場で安全で準拠し、競争力を維持することができる。
今日のソフトウェア駆動型経済において、持続可能な成功はAI搭載デバイスの機能だけでなく、いかに確実にサポートとメンテナンスが行われるかにもかかっている。接続されたAI製品を運用寿命全体にわたって管理、保護、継続的に改善する能力は、真にスマートな製品と持続不可能な技術デモンストレーションを区別する。
製品開発の最初の段階から最終的なデバイスの廃止まで、戦略的なデバイスライフサイクル管理を優先するOEMは、組み込まれたAI技術と同じくらい急速に適応し進化できる製品を構築する態勢を整えている。そうすることで、組織はハードウェアとソフトウェアの境界線がなくなる、ますます接続された未来における顧客の信頼と運用の長寿の基盤を確立する。
