クリス・タリカ氏は、保守・信頼性チーム向けの先進的なAI搭載CMMS（コンピュータ化保守管理システム）およびEAM（企業資産管理）プラットフォームであるMaintainXのCEOを務めている。
産業界のリーダーたちは、生産ライン、ワークフロー、事業運営にAIを導入する競争を繰り広げている。製造業者はすでに産業用AIテクノロジーに1000億ドル以上を投資している。2032年までには、AIに対して年間同程度の支出が見込まれている。その理由は明らかだ—AIは問題を予測し解決策を自動化することで、産業オペレーションをかつてないほど俊敏で生産的、そして収益性の高いものにすることを約束している。
実際のところ、ほとんどの産業企業は、AIの実行に必要なデータを所有していない。現代の工場を動かすセンサー、機械、システムは膨大な情報を生成するが、その多くは日々その機器に依存している企業ではなく、OEM（相手先ブランド製造業者）によって収集されている。組織がデータを収集している場合でも、それはサイロ化されたシステムやスプレッドシートの中で未活用のまま放置されていることが多い。
実際、企業データのほぼ3分の2は十分に活用されておらず、製造業者はその最たる例である。その結果、AIモデルは意味のある洞察を提供するために必要な文脈とニュアンスを欠いた状態になっている。AIから価値を引き出すことにすでに苦戦している企業—そして95%の企業がそうだが—にとって、このデータ不足はボトルネックであるだけでなく、競争上の危機でもある。
しかし、そこにチャンスがある。運用データを収集し、所有し、活用できる産業企業は、AIの真の可能性を引き出し、保守に関する洞察を既製のモデルでは実現できない差別化の源泉に変えることができる。
保守データの力
では、産業界のリーダーたちはどこで必要なデータを見つけることができるのか？明らかな場所がある：保守ワークフローだ。技術者は工場全体の機械やIoTデバイスを直接目にしている。また、彼らは独自の膨大なデータも生成している：技術者が作業中に作成するメモ、写真、メッセージ、その他の洞察は、組織の運営方法、機械の使用方法（および故障のタイミングと理由）、プロセスの最適化、合理化、加速方法に関する非常に豊かな記録を構成している。
現在、そのノウハウのほとんどは技術者の頭の中に閉じ込められている。それを外部化するには、技術者にワークフローに価値を加えるデジタルツールとデバイスを提供し、それらのツールを使って技術者が作業中に作成するあらゆる音声メモ、メッセージ、その他のデータを収集する必要がある。
組織がこれらの洞察を体系的に、それが生成された瞬間に収集できれば、組織固有の運用データの生きたライブラリを構築する貴重な機会を得ることができる。適切に行えば、このアプローチは競争優位性の4つの重要な推進力をもたらす。
1. データ不足の克服
AIモデルはすでに公開されているもの—ほぼすべての書籍、研究論文、コードラインを消費し尽くしている。際立つためには、製造業者は他にはないデータを必要としている。保守データはまさにその金鉱だ：一次情報、独自性、現場の洞察に富んでいる。自社の保守インテリジェンスの上にAIを構築する企業は、汎用モデルでは触れることのできない価値を引き出すことができる。
2. J字カーブの平坦化
AIの導入はおなじみのパターンに従う：上昇前の落ち込みだ。チームとツールが調整されるにつれて生産性は低下し、ワークフローが整うと回復する。それはロボットにダンスを教えるようなものだ：最初はぎこちなく、練習とともに滑らかになる。実世界の予知保全データを早期にAIに取り込むことでその曲線を平坦化し、組織が躓きの段階をスキップしてROIに早く到達するのを助ける。
3. 超能力の解放
会話型AIは魔法のように見えるかもしれないが、真の力は専門性から生まれる。タンパク質折りたたみモデルが精度によって科学に革命をもたらしたように、保守に特化したデータは産業用AIのパフォーマンスを飛躍的に向上させることができる。
独自のデータセットを開発することで、企業は汎用的な知能を模倣するだけでなく、自社固有の強みを増幅するカスタムモデルを作成できる。そのデータセットの構築は、チームがすでに生成しているインテリジェンスを収集するための保守ワークフローから始まる。
4. もう「それなり」で妥協しない
オフィスソフトウェアでは、AIの軽微な誤認識（ハルシネーション）で数分のロスで済むかもしれない。しかし生産ラインでは、2ミリのエラーが数百万ドルのコストを生む可能性がある。産業用AIは正確で、再現可能で、検証されたデータに根ざしていなければならない。カスタムデータセットを構築し所有することで、組織は単に推測するだけではなく、自社の運用要求に正確に応えるAIを訓練することができる。
優位性の維持
今日の産業界のリーダーにとって、強力なAIモデルへの投資は参入条件に過ぎない。十分な資金があれば誰でも全く同じモデルへのアクセスを購入できるため、単に投資するだけで持続可能な競争優位性を得る方法はない。その代わりに、産業界のリーダーたちは、保守チームの頭と手の中にすでに存在する知識を収集し活用することに真剣に取り組む必要がある。
技術者が機械を修理するとき、彼らは金を生み出している：何が問題だったのか、特定の問題と解決策の写真、そして彼らの深い専門知識と長年の経験を反映した口頭での観察など、豊かなメモを生成している。この貴重なデータをAIモデルに取り込むことで、組織はより良い予測を行い、修理を加速し、時間とともに強化され、競合他社が単に模倣できない優位性を推進することができる。
産業組織がAIへとシフトするほど、このデータを開発し活用することがますます重要になる。今日のリーダーたちにとって、保守チームによって生成されている洞察を解放し、産業用AIソリューションの周りに持続的なデータの堀を構築する時が来ている。
