ジェネレーティブAIを活用して製造業の新たな成長エンジンを生み出す方法

今年1月に終了したダボス会議の世界経済フォーラム2024年年次総会では、 「生成型人工知能：第4次産業革命の蒸気機関」と題した技術フォーラムが業界で大きな注目を集めた。参加者は、人工知能技術が産業革新を可能にし、生成型AIの発展によりAI技術は第4次産業革命で最も影響力のある革新の1つになったと述べた。

「第4次産業革命の蒸気機関」として、生成AIの応用研究は今日の製造業のライフサイクル全体をカバーし、製品の研究開発と設計、製造業務、サプライチェーン、マーケティングと販売、インテリジェントな顧客サービスと知識ベースに大きなビジネス価値をもたらしています。同時に、生成型人工知能の波の台頭に伴い、「人工知能+」も今年の2つの会議における政府活動報告に初めて登場し、人工知能とビッグモデルと実体経済の重要分野との深い融合の推進、デジタル産業クラスターの構築、製造業のデジタル化のペースのさらなる促進を強調した。

ボストン コンサルティング グループの新たなレポートによると、製造業の幹部は一般的に、人工知能（生成型 AI を含む）を自社の業務にプラスの影響を与える可能性のある技術のリストの上位に位置付けており、達成可能な投資収益率の潜在性に信頼を置いています。同時に、MarketResearchの予測によると、2032年までに、製造業における生成AI技術の世界市場規模は、2022年の2億2,300万米ドルから2032年には約63億9,900万米ドルに拡大し、年平均成長率は41.06%になると予想されています。

高品質なデータを基盤として生成AIを活用する

製造業では、生産、品質検査、管理など、あらゆる側面で継続的に大量のデータが急速に生成されています。製造業は毎年約 1,812PB のデータを生成すると推定されており、通信、金融、小売などの他の業界を上回っています。しかし、製造業には豊富な業界応用シナリオがあるにもかかわらず、関連性のない孤立したデータソースに直面することが多く、基本モデルが経済的で安全で構造化され、簡単にアクセスできる高品質のデータセットを取得することが困難になり、大量のデータが「島」に閉じ込められるというジレンマが生じます。

生成 AI では基本モデルを作成するために大量のデータが必要となるため、高品質でエンドツーエンドのデータ基盤を確立することが、製造業における生成 AI テクノロジーの迅速な導入に向けた強力な原動力となります。 Amazon Web Services は、データの取り込み、保存、クエリ、データベース、データレイク、データ分析、ビジネスインテリジェンス (BI)、データガバナンスから、人工知能や機械学習のイノベーションまで、あらゆる側面をカバーするエンドツーエンドのデータ戦略とサービスを提供しており、企業がデータの価値と可能性を最大限に活用し、シナリオベースの人工知能技術の応用の次の段階を実現できるよう支援します。さらに、データをビジネス上の意思決定の中心に据える上で重要なのは、データがどこに保存されているかに関係なく、企業がすべてのデータを接続できる必要があるということです。 Amazon Web Services は、さまざまなサービス間でデータを抽出、変換、ロード (ETL) することなく、システム全体のデータを簡単に統合できる「ゼロ ETL」の未来を推進しており、より効率的で情報に基づいたデータ主導の意思決定が可能になります。

シーメンスは、 Amazon Web Servicesとクラウドネイティブサービスの助けを借りて、マイクロサービスとイベント駆動型アーキテクチャを中心とした設計フレームワークに焦点を当て、複数の散在するデータソースを統合して統合データ管理を実現し、 「Dayu」データプラットフォームを構築しました。生成型AI技術がますます普及する中、シーメンスは、Dayuチームが初期に確立した健全なデータ基盤を基に、わずか3か月で独自のモデルに基づくインテリジェントな知識ベースとインテリジェントな会話型ロボット「 Xiaoyu 」の柔軟な構築を完了しました。 「 Xiao Yu 」は、自然言語処理や知識ベース検索などの中核キー機能を備えており、社内従業員情報の取得効率を大幅に向上させます。シーメンス グループの IT データ分析および人工知能部門の責任者の言葉を借りれば、 「 『Dayu』がなければ、『Xiaoyu』も存在しなかったでしょう」。これは、優れたデータ基盤があれば、半分の労力で 2 倍の結果をもたらす生成 AI シナリオを構築できることを示しています。

アプリケーションこそが王様です。コアアプリケーションシナリオを見つける

高品質なデータ基盤があれば、企業にとっての次のステップは、実用的なアプリケーションとソリューションから始めて、デジタル技術をコアビジネスと有機的に統合し、生成 AI をできるだけ早く導入し、そこから価値を見出すことです。 B2B 製造業の顧客にとって、アプリケーション ソリューションを構築するには推論が必要ですが、避けられない重要な問題の 1 つは推論にかかるコストが高いことです。そのため、製造企業は早急に入出力比率に注意を払い、 「アプリケーションが王様」を基準とし、モデルの精度と推論コストのバランスを見つけ、ビジネス上の問題を解決しながら理想的な入出力比率を達成する必要があります。

Amazon Web Services は、生成 AI を推進して製造業の成長経路を再構築し、生成 AI アプリケーションの主要な経路を構築するためのハードルを下げることで、製造バリュー チェーンのシナリオに完全に浸透することに取り組んでいます。アマゾン ウェブ サービスとそのパートナーは、顧客と緊密に連携し、顧客の悩みやニーズを深く理解することを前提に、製造業における手作業への依存度が高い工業製品の設計やマーケティング資料の作成、複雑な社内外の企業データなど、特定のビジネスシナリオ向けにカスタマイズされたソリューションを開発し、製造企業が生成型 AI の可能性を最大限に活用できるようにしています。

工業製品のデザイン分野において、従来の工業コンセプトデザインは一般的に手描きであり、長いデザインサイクル、デザイナーの業務遂行能力と急速に成長するビジネスニーズとの間の課題、デザイン品質の変動、人員レベルの違いによる出力品質の差、人員の入れ替わりによるデザイン品質の影響を受けやすいといった問題に対処する必要があります。上記の要因が組み合わさると、人件費が高くなる、コンセプトの出力効率が低くなる、概念設計段階でのコンセプト承認率が低くなるなどの問題が発生します。 Amazon Web Services とそのパートナーは、テキストからグラフ、画像からグラフなどのソリューションを通じて迅速なコンセプトのプロトタイピングを可能にする生成 AI ソリューションを共同で開発しました。複数の改善されたソリューション マップを一度に生成できるため、顧客は最適なソリューションを選択しやすくなります。さらに、顧客は選択した材料に的を絞った調整と最適化を行い、ワンクリックで統合レンダリングを送信できるため、プロセスが効果的に簡素化され、コンセプト設計コストが削減され、全体的な工業設計の効率が向上します。

Amazon Web Services の計算美学パートナーである Nolibox は、Amazon Web Services のサービスに基づいて、テキストから画像、画像から画像への変換による中国初の生成 AI 工業デザイン ソリューションを Haier Innovation Design Center が作成できるよう支援しました。このソリューションのおかげで、ハイアールイノベーションデザインセンターの全体的なコンセプト設計が 83% 加速されました。

企業ナレッジベースの分野では、 Capgemini が提供するデータによると、現在、企業データの 80% が非構造化データ (ドキュメント、ヘルプ Web サイトのサポート ドキュメントなど) です。データが急増し、分散していることがよくあるため、企業の従業員は、コンテンツの不正確さや重要な情報の検索の難しさなどの問題に直面することがよくあります。 Amazon Web Servicesとそのパートナーは、生成 AI テクノロジーを使用して、顧客向けのエンタープライズ レベルのインテリジェントなナレッジ ベースを構築します。検索エンジンと大規模言語モデルを統合し、インテリジェントなナレッジベースアーキテクチャ設計、大規模言語モデルの事前トレーニング、人工知能と機械学習技術などの面から、顧客がナレッジベース対話アプリケーションを迅速に構築できるように支援します。これにより、企業の従業員がナレッジベース内の正確で効果の高いコンテンツを迅速に見つけ、元の企業データを使用可能なデジタル資産に変換し、生産とオフィスの効率を大幅に向上させ、顧客体験を強化できます。

世界有数の家電製品の顧客のアフターサービス チームは大きなプレッシャーにさらされており、グローバルな多言語ナレッジ ベースが不足しており、インテリジェントな質問と回答の生成機能が限られていました。 Amazon Web Services パートナーの Hony Technology は、Amazon Web Services が提供するナレッジベース、検索エンジン、大規模言語モデルを組み合わせたソリューション ガイドを使用して、正確な検索と質問への回答を実行できるエンタープライズ ナレッジベースを顧客が迅速に構築できるように支援しています。これにより、顧客は元の企業データを使用可能なデジタル資産に変換しながら、グローバルなアフターセールス顧客サービス エクスペリエンスを向上させることができます。

大規模モデルと小規模モデルの協調開発により、顧客は「最後の3キロメートル」でアプリケーションを実装できます。

製造業は非常に細分化されており、業界知識の障壁も高くなっています。そのため、製造業セグメントでは、大規模モデルを事前トレーニングするのに十分なコアプロセス公開データを用意することが難しく、一般的な大規模モデルでは垂直シナリオのカスタマイズされたニーズを満たすことができません。これは、製造企業が盲目的に大型モデルを追求する必要がないことを示しています。特定のタスクや垂直シナリオでは、小規模なモデルを使用することで、企業は限られたリソース内で効率的なコンピューティングと推論を実現できます。現状では、大型モデルと小型モデルの共存は、一定期間大きなトレンドとして残るでしょう。

さらに、生成 AI アプリケーションの実装における「最後の 3 キロメートル」は非常に重要であり、クラウド コンピューティング インフラストラクチャ、データ エンジニアリング、モデルの調整、ユーザー インターフェイスの開発など、多くのエンジニアリング リソースと投資が必要です。生成 AIアプリケーションの初期段階では、Amazon Web Servicesチームは、プロトタイプ開発チーム、データ サイエンティスト、業界アーキテクト、プロフェッショナル サービスチーム、および多くのパートナーなどの一連のエンジニアリング リソースを含む豊富な専門的な技術サポート リソースに基づいて、 「顧客が馬に乗って馬に乗るのを手伝う」というコンセプトと実践を堅持し、顧客がアプリケーション実装の「最後の 3 キロメートル」を真に解決できるように支援しました。

製造業の革新と変革を継続的に推進し、革新と変革を推進する

生成 AI がイノベーションを加速させる時代に、Amazon Web Services も新しいソリューションや技術ツールを継続的にリリースし、お客様が生成AIテクノロジーを簡単に構築、拡張できるように取り組んでいます。昨年12月に終了したre:Invent 2023において、アマゾン ウェブ サービスは、オフィスシナリオのニーズを満たすように特別に設計され、顧客の業務に合わせてカスタマイズできる新しいタイプの生成AI搭載アシスタントであるAmazon Qを発表しました。お客様が AWS 上に構築している場合でも、社内データやシステムを使用している場合でも、ビジネスインテリジェンス (BI)、コンタクトセンター、サプライチェーン管理に AWS アプリケーションを使用している場合でも、Amazon Q は、あらゆる規模のあらゆる業界の企業が安全に生成 AI を使用できるように支援する、完璧な生成 AI ベースのアシスタントです。

製造業では、インテリジェントな顧客サービスを含む包括的なサービス システムを構築し、消費者体験を向上させることが、ビジネスの成功を確実にする鍵となります。しかし、現在、機器製造会社の70％はアフターセールスシステムを持っていません。 Amazon Q は、あらゆる規模の企業が低コストで優れた顧客体験を提供できるようにするクラウドコンタクトセンターである Amazon Connect で一般公開されました。 Amazon Connect の Amazon Q は、顧客とカスタマーサービス間のリアルタイムの会話に基づいて顧客の問題を検出し、自動的に応答、提案、関連情報を提供するため、顧客満足度が向上し、カスタマーサービススタッフのトレーニング、問題解決にかかる時間、コストが削減されます。

さらに、アマゾン ウェブ サービスは、 Amazon Bedrockで利用可能なモデルの拡張と強化を継続しており、あらゆる規模の製造企業が組織内で生成 AI アプリケーションを迅速にテスト、構築、展開する能力を強化しています。例えば、Anthropic の主力モデルであるClaude 3 SonnetとClaude 3 Haiku 、および Mistral AI の 2 つの高性能モデルである Mistral 7B と Mixtral 8x7B が最近 Amazon Bedrock で正式に利用可能になり、ユーザーが Amazon Bedrock で高性能な基本モデルを選択する自由度が高まりました。同時に、Amazon Web ServicesもNVIDIAとの連携を強化すると発表した。 NVIDIA の新世代 NVIDIA Blackwell GPU プラットフォームは、Amazon Web Services でまもなくリリースされ、顧客に安全で高度なインフラストラクチャ、ソフトウェア、サービスを提供して、顧客が次世代の生成 AI 機能を活用できるようにすることを目指しています。

蒸気機関や電気から情報技術に至るまで、あらゆる産業革命は科学技術の驚異的な進歩と産業の変化をもたらし、人類社会に大きな影響を与えてきました。今日、生成型AIの急速な発展と広範な応用により、人工知能に代表される新たな技術の波が第四次産業革命の重要な原動力となっています。 Amazon Web Servicesは、世界中の何十万ものパートナーと協力して、主要な製造シナリオ向けの生成AIソリューションを共同で開発し、企業が生成AIを使用して新しい成長エンジンを作成できるように支援し、 「人工知能+ 」と製造の深い統合を全面的に推進し、製造業のハイエンド、インテリジェント、グリーンな発展を促進します。