“IoT×AI”の導入成功を『現場活用の虎の巻』で解説

近年、IoTやAIへの期待は多大なものになりつつあります。現場で活用するには、早期に導入して効果を実感することが重要です。

人間の脳全体の活動を再現しようとする「汎用人工知能」は研究途上にありますが、特定の領域や業務を専門とする「特化型人工知能」（数値予測、画像分類、文字識別、特定の問題解決や推論など）はすでに実用化段階にあります。技術要素であるディープラーニングの高度化や処理能力の指数関数的向上が実用化を支えています。

ひと口にAIと言っても、学習済みモデルの内包の有無などで「AIツール」「AIソリューション」「AIモデル」「AIフレームワーク」に分類できます。市販の製品／サービスであっても、カテゴリーが違う場合は単純に比較できません。AI活用では課題認識、データ収集・整理、AIへの適用を行って精度を検証する進め方が多いですが、PoCで終わってしまうことが懸念点です。高精度の結果を得られたからといって、ビジネスに必ずしもマッチするとは限りません。

CTCが手がけた製造業のお客様の「熟練作業員の経験と勘による品質管理をAIに置き換えて予測モデルを構築した事例」では、お客様の年間業務コストと比較し、削減金額として十分にペイできるとのご評価を頂戴しました。

AI導入の成功は8要素で構成されます。特に「業務理解」が最重要項目です。次にビジネス貢献のための「シナリオ作成」と「データ加工・可視化」。こうした幅広い要素を総合的に検討できるのはCTCのようなSIerならではの強みです。AI導入虎の巻は「IT全体で考える」「業務理解・業務知識が基礎」「業務理解のうえでのデータ構造化」「ビジネス適用のシナリオ」「ディスカッション」が5箇条です。AIはスマートなものと思われがちですが、根気のいる泥臭い作業でもあるのです。