今日の製造業は、AI（人工知能）ソフトウェアの売り込み攻勢にさらされている。真の変革、効率性の新時代、即座の投資収益率（ROI）を約束する、AIベースの新しいツールが数多く存在する。こうした言葉を50回も聞けば、その意味は薄れていく。
逆説的なのは、ほとんどの製造業リーダーがAIの重要性を認識していることだ。彼らは、オフィスの内外を問わず、日常生活でAIを使用することでその力を実感しているかもしれない。しかし、あまりにも多くの営業トークの量、専門用語、不明確な価値提案により、自社の業務にどのようなAIを導入すべきか、ましてやいつ導入すべきか、どのように進めるべきかを知ることが困難になっている。
もちろん、この技術を完全に無視することには、さらに大きなリスクが伴う。間違ったAIツールを選択した製造業者は、それを業務から切り離さなければならない場合、頭痛の種を抱えることになる。しかし、圧倒されて実際のAI戦略を遅らせる企業は、競合他社に対して取り返しのつかない遅れをとるリスクがある。
その代わりに、製造業者はAIを単独の技術購入としてではなく、製造現場における実際の制約に結びついた業務能力として捉え直すべきだ。
製造業におけるAIの圧倒
課題の一部は、AIが通常どのように販売されているかにある。プレゼンテーション資料は、大規模言語モデル（LLM）、プラットフォーム、コパイロットに焦点を当てているが、本来はビジネスの言葉で語るべきだ。
大企業は、自社に適したAIツールを積極的に調達するためのリソースを持っているが、中小規模の製造業者は、ツールの背後にある技術を理解する専任の人材を欠いていることが多い。彼らの労働力はただでさえ手薄であり、マネージャーは増大する業務の複雑さに対処することを求められている。
多くの人が知っているように、文化的な側面もある。製造業の専門知識は長い間、経験に基づいて構築されてきており、従来型のマネージャーは新興技術に目を向けないかもしれない。結局のところ、彼らはこれまでそれを必要としたことがなく、それなしでも十分にやっていけると考えている。
躊躇は理解できる。しかし、それはリスクでもある。
製造業における実践的なAI戦略とは
より現実的なアプローチは、質問を逆転させることから始まる。「どのAIツールを購入すべきか」と問う代わりに、製造業者は「今日、十分な情報を手元に持たずに意思決定を行っている場所はどこか」と問うべきだ。
これは、特殊化学品メーカーHexion（ヘキシオン）のCEOであるマイケル・レフェンフェルド氏がAI導入に適用するレンズだ。乳製品会社Borden（ボーデン）にルーツを持つ170年の歴史を持つ企業であるヘキシオンは、今日、ハイテク樹脂と高性能材料の大規模メーカーだ。同社は、規模を拡大して適用すると、わずかな改善が有意義な財務的および持続可能な影響に変換される産業環境で事業を展開している。しかし、それには日常業務から洞察を引き出す必要がある。「製造業者は膨大な量のデータを生成します」とレフェンフェルド氏は言う。「そして、それは生成された後、実際には決して見られることのないレポートに入ります」
自社の業務におけるギャップを埋めるため、ヘキシオンは2024年後半にSmartech（スマーテック）という企業を買収した。同社には2つの要素がある。1つ目は、ヘキシオンの顧客が特定の用途に適した量の樹脂とワックスを使用できるようにすることで、持続可能性を推進する。AIを使用して、この技術は温度や圧力などの変数を分析し、特定の環境で必要な化学物質の適切な量を導き出す。その結果、ヘキシオンなどにとって、樹脂、ワックス、その他のソリューションの消費量が最大30%削減される。
もう1つの要素は、ヘキシオンがChemistry-As-A-Service（ケミストリー・アズ・ア・サービス）と呼ぶSaaS（Software as a Service）ソリューションで、木質パネルエンジニアリング企業とそのオペレーターがAIを使用して、品質からスピード、コストまですべてを最適化するのを支援する。これは、これらの企業が生成するが、めったに使用しない膨大な量のデータを活用するように構築されている。「これは、そのすべてのデータを取得し、実際の使用可能な形式に変換するため、それらの推奨事項に基づいて意思決定を行うか、自律的に実行できます」とレフェンフェルド氏は言う。ヘキシオンにとって、このソフトウェアはビジネスに全く新しい要素を追加した。「私たちは現在、AI面でグローバルです」と彼は言う。
レフェンフェルド氏の目には、製造業のパフォーマンスは常に正規分布曲線に従ってきた。少数の優れたオペレーター、少数の苦戦しているオペレーター、そして中間の大多数だ。AI、と彼は言う、は、大小の業務を問わず、ビジネスをより良くするためのデータを提供することで、その曲線を圧縮できる。「簡単に言えば、私たちのAIは、すべてのオペレーターが最高のオペレーターになることを可能にします」と彼は言う。
AIの不安から競争優位性へ
ChatGPT（チャットGPT）やPerplexity（パープレキシティ）のようなAIツールは、他のすべての業界と同様に、すでに製造業に浸透している。しかし、AIの可能性は、これらの汎用LLMをはるかに超えている。特殊化された製造業向けアプリケーションには、私たちの業務を変革する真剣な可能性がある。
しかし、特定の業務に適したものを選択することは、多くのリーダーが望むほど単純な作業ではない。製造業者は、AIがどのように役立つかについての基本的な理解から始めなければならない。基本的なレベルでは、大量のデータを取得し、それを有意義で実行可能な洞察に蒸留する。製造業者は、品質保証、サプライチェーン管理、工場フロア業務、バックオフィス、またはその他の領域など、改善の機が熟している業務の領域を見つけることについて積極的であるべきだ。
最も効果的な戦略は、小規模から始め、実際の業務上の制約に焦点を当て、価値が証明された後にのみ拡大する。問題を先導させ、解決策を後に続かせる製造業者、つまり机に届く次のAI売り込みに惑わされない製造業者は、AI時代に優れた成果を上げる好位置につくだろう。
