プラシャント・ダリシはヘキサゴンの一部であるETQのチーフ・プロダクト・オフィサーである。彼はETQの品質管理システム「ETQ Reliance」のロードマップを管理している。
過去数十年にわたる現代の製造業における技術革新は、スマートファクトリーの台頭をもたらし、機械が人間の生産性をサポートすることを可能にした。現在、製造業はその旅の中で次の、そして最も破壊的なステップであるAI時代へと進んでおり、すでに製造業界に革命をもたらしている。
当社の2025年製造業における品質の動向調査によると、調査対象となった製造業者の圧倒的多数である99%が、AIをすでに使用しているか、今後2年以内に導入する予定だと回答している。ETQの調査によると、最大のAIユースケースは文書処理の自動化、コアプロセスの自動化、将来のトレンド予測である。
AIが受け入れられるかどうかではなく、いつ受け入れられるかという問題だ。しかし、取り残されることを恐れて各組織がAIの導入競争に走る中、これは競争ではなく旅であることを認識する必要がある。産業革命以降のあらゆる技術的破壊と同様に、AI導入において最も重要な要素は「人」である—AIを使用する人々と、その安全かつ効果的な使用を導く人々だ。
効果的なAI導入のステップ
製造業におけるAIの役割を検証するこのシリーズの第1回では、最初のAIモデルが導入されるずっと前に取るべきステップについて議論する。
最初のステップは、解決すべき問題が何であるか、そして誰のためにソリューションを構築しているのかを理解することから始めなければならない。規制遵守に関して様々なセクターのニーズが大きく異なるだけでなく、ソリューションと対話する様々な個人のニーズも異なる。
インターネットやモバイルアプリの台頭といった過去の破壊的技術とは異なり、AIはきれいな箱に収まるものではない—IT部門の役割を超え、組織のあらゆる側面に触れる。また、これまで必要とされなかった新たな複雑さと疑問をもたらす：AIモデルの使用と結論の透明性をどのように確保するか？誰のデータでモデルをトレーニングし、データがAIの生命線である場合、データのプライバシーをどのように確保するか？これは答えなければならない疑問の始まりに過ぎない。
これらの問題すべてに加え、AIの出力の不正確さ、AIのハルシネーション、知らず知らずのうちに知的財産権を侵害することや、その他の機密性に関する懸念といったリスクにも対処する必要がある。
効果的なガバナンスのためのインフラを構築するのは、AI導入の旅に出る各組織の責任である。以下にいくつかの重要な考慮事項を示す。
AIが解決できる問題を特定する
あらゆるタイプのAI導入は、ビジネス上の問題から始まり、AIが本当にその問題の解決策かどうかを判断する必要がある。製造業者が地域の気象イベントや政情不安により深刻なサプライチェーンの混乱を経験しているか？おそらく予測AIソリューションがその問題に対処できるだろう。あるいは、文書作業が実際の業務の妨げになっているという課題かもしれない。大規模言語モデルがその文書作業を自動化して生産性を向上させることができるだろうか？問題が特定されたら、ステークホルダーや専門家を巻き込んだ実現可能性調査が、AIが解決策かどうかを判断するのに役立つ。
所有権を割り当てる
AIは多くの組織にとって未知の領域であるため、倫理的で公正なAI導入の管理者として責任ある所有者を割り当てることが重要である。現在、多くの組織がチーフAIオフィサーを採用しており、その唯一の役割はAIロードマップを管理し、ガバナンスへの遵守を確保することである。
AIエクセレンスセンターを設立する
ETQでは、企業目標に沿った最も効果的で信頼できるAIソリューションの開発と導入を推進するために、AIエクセレンスセンター（CoE）を設立している。最良のCoEには、財務部門や法務部門からIT部門や工場管理者まで、多様な分野のビジネスリーダーが含まれる。彼らは共に、AIの透明な使用のための標準、ベストプラクティス、法的要件、免責事項を確立する。
透明性ガイダンスを確立する
顧客やパートナーのデータを効果的にアルゴリズムをトレーニングするために使用する必要がある場合は、GDPRやHIPAAなどの規制にデータ使用が準拠していることを確認し、すべてのビジネス契約でAIにどのタイプのデータが使用されるかを明示的に説明する。同様に、AIが行うすべての決定について、説明責任の記録とAIモデルがどのようにその結論に達したかを説明する能力があるべきである。
変更管理を無視しない
CoEや統治機関がAI戦略を指示できるが、製造組織全体—取締役会から工場の現場、そして外部のベンダーやサプライヤーまで—の賛同を得ることで、その安全かつ成功した導入を確保できる。ガバナンスポリシーとプロトコルが確立されたら、それらを明示的な指示と注意事項とともに、またAIがもたらす利益の肯定的な強化とともに、すべての人に伝達しなければならない。
品質製造の未来は、人間と機械の相乗的な関係にある。AIのおかげで、問題が発生する前に予測し、時間のかかる労働集約的なプロセスを自動化し、効果的なデータ駆動型の意思決定に導かれることができる。しかし、最終的にAIは本当に人々に関するものである。すべてのスマートファクトリーは運営にAIに依存するが、その安全かつ効果的な運用を常に導くのは人間である。
製造業におけるAIの役割に関するシリーズの次の記事をお楽しみに。
