2024年、人工知能（AI）は引き続き業界全体に変革をもたらす力となります。Microsoft、AWS、Google、Open AIなどの大手企業間の「AI競争」が話題になる一方で、過去1年間で業界全体でのAIの導入が静かに加速しており、今後も増加の一途をたどるでしょう。
2040 年までに AI の導入率は 34.8% に達すると予測されており、130 万以上の企業が AI を活用してイノベーションを推進します。マッキンゼーの人工知能に関する世界調査では、AI の導入率が 2017 年以降 2 倍以上に増加していることが強調されています。PWC は、AI がすでにイノベーションに幅広い影響を及ぼしており、2030 年までに世界経済に約 15.7 兆ドルの貢献をする可能性があると断言しています。
AI の導入により、組織は機械学習、自動化、異常検出を通じてプロセスを合理化し、効率を最適化する新たな機会を得ています。業界が AI などの高度なテクノロジーに投資を続けることで、業界固有のプロセスを最適化および自動化できるようになり、最終的にはエコシステム全体の人材、資産、サービスの生産性が向上します。
AI を活用した自動化は、すでに通信事業者にとって、ネットワーク管理、サービス プロビジョニング、障害検出、解決、セキュリティ、課金、顧客サポートなどのさまざまなタスクとプロセスを最適化する上で重要な役割を果たしています。このテクノロジーの採用は 2024 年に増加すると予想されており、ネットワークの可用性、パフォーマンス、運用効率を向上させる準備が整っています。
AI と自動化を活用することで、通信事業者はリアルタイムのデータとフィードバックに基づいてネットワーク パラメータを調整したり、チャットボットや音声アシスタントを使用して顧客サービスのやり取りを自動化したりできる自己最適化ネットワーク (SON) を作成できます。さらに、EAM、FSM、APM、ERP などのさまざまなソリューション間でデータを調和させることで、クロスデータ インテリジェンスの可能性が広がります。リソースの提供の自動化、資産の健全性の予測、適切な場所と適切なタイミングでリソースの提供を自動化するリアルタイムのスケジュールとディスパッチなどです。
デジタル成熟度の高いメーカーは、パフォーマンス向上のために AI を組み込むことで既存のシステムを強化しています。わずか数年で、IT における AI 支出の加速は 40% にまで上昇し、メーカーは収益の増加とコストの削減のために AI の使用を優先するようになります。実際、マッキンゼーは、AI パターン認識ツールを導入すると、収益が 4% 増加し、在庫が最大 20% 削減され、サプライ チェーン コストが最大 10% 削減される可能性があることを強調しています。
サプライ チェーンの課題が継続する中、メーカーは既存の ERP および EAM システム内で AI を活用し、リアルタイムのマシン データを使用して在庫とリソースを最適化できます。たとえば、ERP システムに組み込まれた AI を使用すると、メーカーは予期しない原材料の変更に迅速に対応し、サプライヤーの遅延を予測できます。これにより、メーカーは適応性を高め、リード タイムを短縮し、サプライ チェーンの混乱の影響を最小限に抑えて効率的な生産を行うことができます。
デジタル変革は、エネルギー、公益事業、資源の各分野におけるイノベーションの原動力であり続けています。業界のリーダーは、イノベーションと新しいユースケースを推進するために、AI、自動化、IoT の導入を優先しています。インテリジェントな AI 搭載システムを実装することで、EUR 業界は、生産性に影響が出る前に、混乱を招くイベント (停電、病欠、サプライ チェーンの問題など) を迅速に特定、計画、対処できるようになります。
たとえば、インテリジェント システムは通常、資産パフォーマンス管理 (APM) ソリューションからのデータを使用して、資産が今後 3 か月以内に故障する可能性があることを警告します。AI 搭載システムは、事前警告を提供することに加えて、ERP やスケジュールなどの他のモジュールからデータを収集して活用し、稼働時間を向上させてコストを削減する推奨事項を作成します。
建設・エンジニアリング業界は、従来は変化を受け入れることに抵抗してきましたが、現在では生産性や労働力不足などの根強い課題に対処するために、高度なテクノロジーにますます目を向けるようになっています。AI と自動化は、この変化の最前線にあります。
強力な AI を活用したデータ分析の登場により、組織が ERP システムなどの複数のソースからデータを収集して評価する方法が強化されています。このアプローチを採用することで、建設およびエンジニアリング会社は複数のプロジェクトについて正確で実用的な洞察を得て、利益率とパフォーマンス指標を正確に予測できるようになります。
さらに、インテリジェントな計画とスケジュールのさらなる進歩により、建設会社は生産性の面でパフォーマンスを高め、プロジェクトとメンテナンス サービスの提供を改善できるようになります。これは、労働力、設備、資材、下請けなど、あらゆる種類のリソースに影響を及ぼします。
フリート管理者は、ストリーミングされたビデオ データを解釈するために AI を活用したコンピューター ビジョンを使用することが増えています。たとえば、風力タービンには IoT リモート センシングが日常的に装備されており、オペレーターにリアルタイムの運用データとデジタル ツイン モデルを提供しています。カメラ、センサー、サービス レコード、デジタル ツイン モデルからの AI インテリジェンスを統合することで、フリートや風力発電所などのその他の資産コレクションを管理するチームに究極の可視性を提供できます。
AI は、仕様を迅速に比較することで、パフォーマンスの低い風力発電所を特定し、メーカーに販売機会を生み出し、再調整サービスを提供して発電効率を確実に向上させることができます。このサイクル全体が AI によって推進され、取引ベースの販売からコンサルティング型の事実ベースの付加価値パートナーシップへと移行します。
AI 導入のメリット以外にも、AI ブームは AI を利用したハッカーなど、独自のサイバー脅威をもたらしています。AI はマルウェアを加速させ、コードを変更できるため、サイバーセキュリティ インフラストラクチャによる脅威の検出が困難になります。リスクの高まりにより、堅牢な AI 対応防御テクノロジーの導入が促進されています。
その結果、防衛軍は、ネットワーク アクティビティを監視し、異常な動作が検出されるとすぐにアクションをトリガーするインテリジェント エージェントを備えた自律型サイバー防御ツールに注目しています。機械学習 (ML) を活用して脅威検出の精度を高め、サイバー攻撃への対応を自動化することで、サイバーセキュリティ チームはハッカーの一歩先を行くことができます。
2023 年には、すでにデジタル化に多額の投資を行っている業界が AI を迅速に活用し、2024 年以降に最高の運用パフォーマンスを実現できるようになることがわかりました。業界を問わず、企業は AI を導入することで回復力を強化し、変化する市場の需要に迅速かつ効果的かつ正確に対応しています。
IFS の最新の調査によると、経営幹部や役員レベルの AI の価値に対する期待は高いものの、組織の準備が整っていないと、進歩と拡張が妨げられる可能性があります。したがって、真の産業 AI 戦略を採用するとともにデジタル トランスフォーメーションを推進することが、これらの企業にとって依然として最優先事項であり、これにより、企業は構成可能で回復力のある業務を展開できるようになります。これを実現するには、イノベーションと、ビジネス内の俊敏性を最適化するための適切なテクノロジーの組み合わせが必要です。デジタル トランスフォーメーション戦略の迅速化を目指す企業にとって、組織への AI の統合は不可欠になっています。今こそ、組み込みイノベーションを全面的に採用し、AI の機能を活用して業務、プロセス、顧客体験を強化する重要な時期です。
IFS は、商品の製造と流通、資産の構築と保守、サービス業務の管理を行う世界中の企業向けにエンタープライズ ソフトウェアを開発、提供しています。当社の単一プラットフォームは業界特化型で、1 つのデータ モデルとデジタル イノベーションが組み込まれています。
このパートナー ゾーン エリアのコンテンツは IFS によって提供されています。diginomica は、パートナーが読者の興味や期待に応えるコンテンツを作成できるよう編集支援を提供しています。当社はパートナーに代わってコンテンツを作成することはありません。
どの企業にも、顧客を喜ばせたり失望させたりする瞬間が何度もあります。IFS の「サービスの瞬間」という本では、世界中の先進的な企業がどのようにして顧客を業務の中心に据え、複雑な状況をどのように調整して素晴らしいサービスの瞬間を提供しているかを詳しく説明しています。
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元記事: https://diginomica.com/six-ai-industry-trends-were-tracking-2024-and-beyond