Propel Softwareの最高経営責任者（CEO）であるロス・メイヤーコード氏。
私は、ディスクリート製造業界と連携するソフトウェア企業のCEOとして、製品企業や受託製造業者と定期的に相談し、今日の市場動向をどのように乗り切るかについてアドバイスしています。
これらの企業の多くは、関税、サプライチェーンの混乱、人手不足などの外部要因から常にプレッシャーを受けながら、スピードと効率が重要な市場で競争しています。
このような環境では、わずかな製品の遅延でさえビジネスに悪影響を及ぼす可能性があります。関係者との会話で私が発見したのは、既存のプロセスへの混乱が継続的に発生し、材料コストの増加や運用上の非効率など様々な形で現れ、それがダウンタイムを引き起こし、利益を急速に削減するということです。
先行者利益は実際に存在し、ブランドロイヤルティという形で報われ、将来の競合を排除するのに役立ちます。
私が話す多くの関係者はイノベーションと品質を重視しており、生産性向上を望むなら、企業をリアクティブな対応からプロアクティブな自動化へとシフトさせ、リアルタイムの意思決定を組み込む技術ソリューションが必要だと判断しています。その技術とは何でしょうか？お察しの通り、AIです。
多くの製造業の経営幹部はAIがビジネスを変革するという約束について耳にしています。しかし私の観察によれば、多くの人がその実際の価値に疑問を抱いています。その疑問は、製造業の経営幹部が生成AIの消費者向けメリットを目にしていることから生じていると思われますが、それは彼らのビジネスニーズに適したAIのタイプではないでしょう。
代わりに、製造業の経営幹部はエージェント型AIに注目すべきです。これはプロンプトベースの問い合わせを超え、既存のソフトウェアルールと構成によって定義されたパラメータ内で動作し、タスクをより効率的にします。これは単純な自動化以上のものであり、複雑なワークフロー全体で自律的に問題を解決し、製造業者が問題がビジネスの遅延という損害に発展する前に予測し行動することを可能にします。
私が話す多くの経営幹部は、エージェント型AIが彼らのビジネス問題の解決に役立つ可能性に興奮しています。しかし同時に、多くの人が結果に高いハードルを設定しています（例えば、タスクを少なくとも25%削減するなど）。その高い結果は2つの方法で達成できます：従業員をより価値の高いタスクに再配置することで労働力の生産性を向上させるか、または労働力を削減するかです。
品質、サプライチェーン、トレーニングの生産性向上
製品企業が関税やサプライチェーンの混乱などの予測不可能性に定期的に対処している現在の環境では、AIエージェントが潜在的な悪影響を相殺するために必要な弾薬を提供できます。
例えば、AIエージェントは予測在庫分析を実施し、企業がコンポーネントや部品の配送を必要なタイミングで正確に到着するようにスケジュールすることを可能にします。これによりコストが削減され、在庫切れのシナリオを回避するのに役立ちます。コスト超過や予測される供給不足をプロダクトマネージャーに警告する自動トリガーにより、ワークフローは軌道に乗り続けることができます。このプロアクティブなセーフティネットはサプライチェーンの変動性に対処します。チームは必要に応じてコスト構造を迅速に調整できます。
AIエージェントはデータ分析も高速化できます。例えば、AIエージェントは手作業では何時間もかかる大規模な品質苦情データセットを数秒で分析できます。新しい苦情の急増が発生した場合、マネージャーがその傾向を特定するのを待つのではなく、AIエージェントは迅速にレビューして苦情の原因を特定し、苦情が多数になる前に積極的に対策を推奨できます。
AIエージェントは、過去の製品性能データを分析して製品故障の初期兆候を検出することで、予防的なメンテナンスも可能にします。そうすることで、企業は機器が故障する前にサービスを提供できます。
言語の壁を取り除くことも、AIエージェントが影響を与えられる別の領域です。例えば、複数の言語にわたる何百ページもの取扱説明書を迅速に解読し、地域に適したトレーニングクイズを作成できます。
エージェント型AIは、人が何時間も何日もかかるタスクを迅速に完了できます。しかし、エージェント型AIを戦略的に活用するには、包括的で一貫性のあるデータ基盤から始まり、そこで終わる慎重な計画と実行が必要です。エージェント型の自動化と深いデータ分析を組み合わせることで、製造業は実際のビジネス差別化を推進できます。
スピードと精度のための完全統合データ基盤
必要なデータレイヤーは包括的で協調的であり、堅牢でありながら接続されている必要があります。
ビジネスプロセスが増加するコンポーネント、市場と顧客の要件、および/またはソフトウェアの同化によってより複雑になるにつれて、製品企業内で生成されるデータ量は大幅に増加します。これにより、関係者がAIエージェントに適切なデータを供給することが不可欠になります。
製品ライフサイクル管理（PLM）、品質管理（QMS）、コンピュータ支援設計（CAD）ファイル、企業資源計画（ERP）記録、およびサプライヤーの入力をすべて手元に用意することをお勧めします。AIエージェントがそれらのデータをすべて手元に持っていれば、それらを解析して関連するものを抽出できます。この種の企業全体にわたるエンドツーエンドの製品接続性が、効果的なエージェントの核心です。安全でルール駆動型のエンジンの上に高度に定義されたデータ構造があれば、エージェントは既存の環境内でリアルタイムの意思決定を行うことができます。データが完全で整理されているほど、AIエージェントの出力はより強力で正確になり、ビジネス全体での生産性と効率の向上が高まります。
スケーラブルな競争優位性
プロセス実行の高速化、遅延の削減、エラーの減少、オンボーディングの迅速化、変化する市場状況へのより俊敏な対応は、すべて市場投入までの時間短縮と製造業者のより健全な利益率につながります。エージェント型AIは、場所や労働力構成に関係なく、製造業者が効率的な業務を維持できるようにします。
今日の市場では、躊躇はコストが高くつきます。エージェント型AIは単なる生産性ツールではなく、市場投入スピードを重視し、問題が表面化するのを待ってから行動する余裕がない製造業者にとっての触媒です。
（<a href="https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/10/22/how-agentic-ai-can-help-manufacturers-move-faster/"" target="_blank" rel="noopener">forbes.com 原文）
