生成AIの進化系として「エージェンティックAI（Agentic AI）」が注目を集めています。この技術は、プロンプトへの依存を脱し、AIが自律的にユーザーのニーズを把握し、タスクを設定して実行する能力を持つ次世代型AIです。製造業界では、業務効率化や生産性向上を実現するための重要な鍵として期待されています。
もくじ
NVIDIAとアクセンチュアの提携が示す未来像
2024年10月、米半導体大手NVIDIAとコンサルティング企業アクセンチュアは、産業向けAIの導入支援を目的に提携を強化しました。この提携の中心には、エージェンティックAIを活用した「ソフトウェア定義型工場」の実現があります。これは、製造ラインを仮想空間に再現し、以下のような機能を提供するものです。
- 製造フローの最適化：AIが自動で工程を分析し、効率的なプロセスを提案。
- 故障予知：センサーやログデータを基に、故障のリスクを事前に特定。
- リアルタイムシミュレーション：仮想空間でのテスト運用により、生産現場でのトラブルを未然に防止。
これらの取り組みにより、企業はコスト削減や生産効率の大幅な向上を期待できます。
NTTデータが提供する新たなサービス
日本のシステムインテグレーターであるNTTデータも2024年10月、エージェント型AIを活用した生成AIサービスを開始しました。まずは営業領域での活用を目指し、以下のような機能を提供しています：
- 営業資料の自動生成：顧客ニーズに合わせた提案資料をAIが作成。
- 顧客対応の効率化：問い合わせ内容をAIが解析し、迅速に適切な回答を提供。
今後は法務、人事、経理といった部門にもサービスを拡大する予定であり、幅広い業務領域での生産性向上が見込まれます。
国内外の製造業で活用事例が続々登場
国内事例
- 本田技研工業の知識伝承： 本田技研工業は、生成AIを活用して熟練技術者の知識をデータベース化し、若手技術者への効率的な伝承を実現しています。これにより、知識モデルの構築期間を従来の3年から1年に短縮し、開発プロセスの効率化を達成しました。
- 旭鉄工のカイゼン活動： 旭鉄工は、「カイゼンGAI」システムを開発し、製造現場の改善活動を支援しています。過去の改善事例から必要な情報を迅速に抽出することで、現場の効率化と生産性向上を実現しています。
海外事例
- Boschの品質管理： ドイツのBosch社は、生成AIを活用して製造ラインの品質管理を強化しています。AIが不良品の画像を生成し、検査システムの精度向上に寄与しており、プロジェクト期間の短縮と生産性の向上を達成しています。
- GE Appliancesの顧客体験最適化： GE Appliancesは、生成AIを活用した「Flavorly™ AI」機能を導入し、ユーザーの手持ちの食材に基づいたカスタムレシピを提供しています。これにより、パーソナライズされた顧客体験を提供し、食品廃棄物の削減にも貢献しています。
- Standard Botsの自律型ロボット： 米国のStandard Bots社は、AIを搭載した自律型ロボットを開発し、製造業やサービス業での活用を目指しています。これらのロボットは、人間の動作を学習し、環境に適応する能力を持っています。
- Figure社のヒューマノイドロボット： AIロボティクスのスタートアップであるFigure社は、バッテリー駆動のヒューマノイドロボット「Figure 02」を開発し、BMWの工場での試験運用に成功しました。このロボットは、自動車組立作業を自律的に行う能力を持っています。
エージェンティックAIが製造業にもたらす価値
従来の生成AIはユーザーからの明確な指示を必要としましたが、エージェンティックAIはその枠を超え、以下のような点で製造業に革新をもたらします：
- 自律的な問題解決：AIがデータを解析し、必要なタスクを自ら設定して解決。
- リアルタイム対応：急なトラブルや変更にも迅速に適応。
- 効率的な資源管理：最適なリソース配分を提案し、無駄を削減。
これにより、人間が行うべきクリエイティブな業務や戦略立案に集中できる環境が整います。
まとめ
エージェンティックAIは、製造業の現場に大きな変化をもたらす可能性を秘めています。NVIDIAやアクセンチュア、NTTデータをはじめとする国内外の企業がこの技術に注力していることからも、その潜在的な価値は明らかです。今後、製造業界全体でエージェンティックAIの導入が進むことで、業務効率化だけでなく、新たなビジネスチャンスの創出にもつながるでしょう。
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製造DX.comを運営する株式会社ファースト・オートメーションは製造業に特化した生成AI「SPESILL（スペシル）」を提供しています。製造DX.comでは生成AIに関する研究開発の成果を投稿しています。