以前に公開されたとおり オートメーションワールド
最近、誰もが人工知能（AI）と機械学習について話しているようです。実際のところ、IDCは、AI 支出が2017年の120億ドルから2021年までに576億ドルに増加すると予測しています。大規模な多国籍企業はすでに競争力を維持するためにAI を採用し始めていますが、今こそ中小企業もこの方法で考え始める時です。
企業がIIoT 台頭とともに生産システムから作成されたデータを蓄積し続けるにつれて、多くの企業が、収集された洞察が処理しきれないことに気づき始めています。データ分析だけでは十分ではありません。データを活用して業務を前進させる必要があります。ここで、AI がますます重要な役割を果たすようになります。
AI の力と AI 支出の重要性
機械学習は話の半分に過ぎません。大量のビッグデータをふるいにかけてパターンやビジネス上の洞察を特定するのに役立ちますが、企業がそれらの洞察を活用して何かを実現できるようになるため、真の価値はAI の力から生まれます。つまり、リソースの不足による生産ラインのスケジュールの自動変更から、サプライチェーン全体でその変更を最初から最後まで管理して競合を防ぎ、中断を回避することまで、さまざまなことが考えられます。オンデマンド経済が台頭し、グローバルサプライチェーンがますます複雑化する中、AI を活用したインテリジェンスにより、企業は競争の激しい市場で成功し続けることができます。
これはすべて少し野心的すぎるように思えるかもしれないので、分解してみましょう。AI には、基本的に「ビッグ AI」と「リトルAI」の 2 種類があります。ビッグAI は、複数のビジネスにわたる複雑な問題を大規模に解決することを目的としています。そのために大量のデータ (通常はクラウド) を使用します。一方、リトルAI は、必要な人間とのやりとりの量を最小限に抑えながら、単一生産ラインを最適化するなど、微細な問題に焦点を当てています。運用システムが自動化されている場所に近いオンプレミス環境では、Little AI が活躍しています。基本的に、リトルAI は、可用性が高く、インテリジェントな自動化を推進するシステムにデプロイされたリアルタイムのエッジベースの分析です。
今すぐ「リトルAI」を始めましょう
AI の力を効果的に活用するには、まずインフラストラクチャをスピードアップする必要があります。これには通常、エッジで処理しているシステムに情報が簡単に流れるようにネットワークをアップグレードする必要があります。その後、センサーを導入してデータを収集し、それを理解するための分析を行います。そこから、データサイエンティストを招いて最適化を実施し、AIの利点を最大限に活用できるよう支援します。
多くの工業企業が AI の分野に足を踏み入れたばかりです。ただし、さまざまな業界でデジタルトランスフォーメーションのペースが速いため、今日のビジネスでAI をどのように使用できるかを考え始める必要があります。
