物理的なオペレーションの重要性とAIの導入
物理的なオペレーションは、私たちの経済の中心に位置しており、日々の生活を支える商品やサービスの流通を促進します。これには交通輸送やインフラ開発、公共サービス管理が含まれ、建設、物流、食品流通などの業界を跨ぎながら、米国のGDPの40％以上を占めています。しかし、これらの重要な業界は、これまで特有の課題に対処するための技術からあまり注目を受けていませんでした。
ほとんどの業界が技術の進歩を受け入れる中、物理的なオペレーションは古い紙ベースのシステムや手作業に依存してきました。しかし、変化が訪れています。最新の技術によって現場のデータが広範に収集され、手動からデジタルに、そして相互に接続されたオペレーションへと移行が進んでいます。
このデジタルトランスフォーメーションを受け入れる組織は、AIや機械学習のツールを活用することができ、顧客や従業員、そして収益の向上を図ることが可能になっています。
AI変革に適した業界とは？
中心にあるのはデータです。物理的なオペレーションの企業は、ペタバイト規模の膨大なデータを扱い、それがクラウドに保存され、エッジで急増しています。このデータは一種類に限らず、温度データ、慣性センサーの出力、テキスト、動画ファイルなど多様な形式が含まれています。この情報の複雑さと豊かさは、実用的な洞察を得るための包括的な分析を必要とします。AIは、従来の分析よりも短時間で運用データから価値を引き出すのに特に適しています。
基盤モデルは、すべての規模の企業にとって頼もしい出発点となります。これらのモデルは、企業の独自データに迅速に適応することができ、特定のオペレーションに特化したモデルに洗練することも可能です。これにより、コスト効率良い展開が可能になります。
物理的なオペレーションの多くの従業員は、伝統的なオフィス環境で働いているわけではありません。管理職はオフィスで行われることもありますが、多くの労働者は、廃棄物収集や高速道路工事、食品配達、長距離運転などの現場で実作業を行っています。AIによる予防的な洞察とリアルタイムのアラートは、効果的なリモートコミュニケーションを活用するこれらの最前線の従業員を支えるために重要です。
エンジニアリングチームは、さまざまなタスクや装置、気候、言語、測定システムに対応できる専門モデルが効率的に機能するように設計する必要があります。さらに、モデルはマルチモーダルでなければならず、現場からのさまざまなデータタイプを統合して実用的な洞察を生成する必要があります。
AIの影響: 洞察の加速と成果の向上
物理的なオペレーションにおける変革的AIは、単なる技術の実装ではなく、現実的な影響を重視するべきです。リアルタイムのアラートから予測的リスク評価まで、具体的な成果を提供することを目指しています。いくつかの優れた利用例には以下があります：
- 安全性の向上: AIモデルは商業車両のダッシュカム映像を処理し、安全でない運転行動を特定します。その結果、即時の音声アラートで修正を促します。例えば、Samsaraの製品は2022年に12万回の事故を防ぎ、DHLエクスプレスなどの顧客は、AIダッシュカムを統合した後、事故が26％減少し、関連コストが49％減少したと報告しています。
- 予防から予測メンテナンスへ: AIは、組織を予防から予測メンテナンスへと移行させることができます。過去のデータトレンドを分析することで、機械学習モデルは装置のサービスが必要な時期を予測し、プロアクティブなアラートを提供します。このアプローチは、修理コストを最小限に抑え、メンテナンスチームの効率を向上させることができます。
- 自動化されたワークフロー: 多くのオペレーション労働者は、配達証明書や運転車両検査報告書（DVIR）などの日常業務にモバイルデバイスを利用しています。AIはこれらの活動を自動化し、特定のタスクを簡素化することで、従業員が必要な情報にアクセスできるようにします。
未来はどうなるのか？
物理的なオペレーションにおけるAIの未来は、知識のギャップを埋め、重要なワークフローを自動化することに重点を置いています。多くの組織は依然として紙のログや古いスプレッドシートに依存していますが、AIは運用データ内の見逃されがちなトレンドを明らかにし、アクセス可能で実行可能な形式でこの情報を提供することができます。
ChatGPTやLlamaのような大規模言語モデル（LLMs）は、業界の特定のアプリケーションに特化したより小さなモデルを生み出すことが期待されています。また、AIコパイロットの統合も重要で、LLMがコンテキストに富んだ支援を提供し、日常言語を利用して複雑な技術をナビゲートするための業務を自動化できるようになります。
物理的なオペレーションの領域は複雑で、常に進化しています。さまざまなデータ形式を分析することはAIチームにとって課題がありますが、プロセスを効率化し強化する大きな機会が存在します。
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