生成 AI は高度な分析に新たな可能性をもたらします

生成人工知能 (GenAI) の出現は、産業プロセス分析に刺激的な新しい展望をもたらします。この革新的なテクノロジーは、ユーザーのプロンプトに基づいて新しいテキスト、コード、画像などのコンテンツを生成し、プロセス製造業者にデータ分析、運用の最適化、重要な意思決定の方法を変革する可能性を提供します。この革新的な機能により、企業は必要な情報をより迅速に取得し、生成されたコンテンツを使用して意思決定を導き、産業プロセスを改善することができます。したがって、GenAI の導入は、生産性と品質の向上を促進し、ビジネスのさらなる成功につながる強力なツールを業界にもたらします。

生成 AI への関心は、特に産業用インターネットの出現により、メーカーが「データが豊富で情報が少ない」状況に直面したときに感じる混乱プロセスから来ています。モノ (IIoT)、運用データとデバイス データの量、複雑さ、アクセスしやすさは増加し続けています。ただし、この過剰なデータは、効果的に管理できれば大きなチャンスとなります。

人工知能と機械学習テクノロジーの出現により、より有意義な洞察が得られる可能性が生まれていますが、多くの組織にとって、生データから有意義な洞察を得るまでの道のりは依然として長いものです。

その結果、エンジニアリング、運用、管理を含むチーム メンバーは、データから貴重な洞察を迅速に導き出せるソフトウェアを必要としています。生成 AI を高度な分析ソフトウェアに統合すると、分野の専門家がソフトウェアの能力を活用しやすくなり、ソフトウェアの有効性が向上するため、プロセス業界に影響を与えるでしょう。このソフトウェアを使用すると、チーム メンバーはデータ分析結果をより迅速に取得し、対応するアクションを実行して生産およびビジネス指標を向上させることができます。これにより、チームの意思決定の速度と正確性が向上し、ビジネスの成長と発展が促進されます。

生成 AI を使用して高度な分析を強化する

生成 AI の大規模言語モデルは、人間の入力を理解し、テキストとコンピューター コードを生成することに優れています。高度な分析ソリューションは、クレンジングおよびコンテキスト化された時系列データへの効率的なアクセスを提供し、明確な分析結果を提供します。これら 2 つのテクノロジーを組み合わせることで、パターンを特定し、洞察を収集し、予測を行い、推奨アクションを提供するソフトウェア ソリューションの能力を大幅に向上させることができます。

生成 AI で強化された高度な分析ソリューションを成功させるには、ドメインの専門家がビジネス戦略とテクノロジー戦略に沿って効果的に実行できるように、重要な要素を提供する必要があります。そして効果的な意思決定を行います。

最大限の成功を達成するには、信頼性の高いエンタープライズ データ、高度な分析、生成 AI といった重要な要素を、バックエンドに統合するだけでなく、中核となるドメインの専門家と統合する必要があります (図 1 を参照)。

生成 AI で高度な分析を強化することで、企業は次のような多くのメリットを得ることができます。

• 意思決定の強化: 自然言語で概要と詳細な説明を提供することで、ドメインの専門家はより多くのことを行うことができます。プロセス全体を簡単に理解し、データに基づいた意思決定をより正確に行うことができます。その結果、大量のデータセットを分析して傾向、異常、機会を特定し、積極的な意思決定を可能にすることが可能になります。
• 分析効率の向上: 短いテキストベースのタスクの説明から、それらのタスクを実行する機能的なコンピューター コードに、多くの場合最小限の調整と修正で迅速に移行できます。これにより、エンジニアやデータ サイエンティストなどの分野の専門家は価値の高い活動に集中できるようになり、洞察を得るまでの時間が短縮されます。
• 予測機能の向上: 生成 AI は、異常を検出し、予測メンテナンスに通知し、生産データを予測するアルゴリズムベースの分析の機能を向上させます。また、特に操作手順やログと組み合わせたセンサー データを表すデータセットにおけるパターン検出のための追加機能も提供します。
• オンボーディングとトレーニングの簡素化: 生成 AI を使用して会話型およびインタラクティブなユーザー インターフェイスをサポートできるため、学習者は製造分野の技術を習得しやすくなります。また、生成型 AI ベースのトレーニングは、現在の知識ベースへの継続的な接続を通じて関連性を維持するため、トレーニングの定着率が向上します。

ドメイン専門家の仕事を容易にする最新のテクノロジーへの合理的なアクセスを提供することで、企業は事業運営を再定義するだけでなく、刺激的で積極的で有能なデジタル組織を育成することができます。

生成型 AI の制限とリスク

生成型 AI は将来的に大幅な改善が期待できますが、組織はその制限とそれに伴うリスクを認識する必要があります。これらの課題には、データの課題、透明性の欠如、データのプライバシーの問題などが含まれます。

生成 AI モデルは通常、人類の共通知識を表す公開データ セットを使用してトレーニングされます。このデータ セットはインターネット上で入手できますが、プライベートな知識はありません。トレーニング データに存在する固有のバイアスを除去することが難しいため、結果が不正確になる可能性があります。ドメイン固有のプライベート データを使用してモデルをトレーニングするのは面倒で、技術的に困難です。

複雑な生成 AI モデルは、フロントエンドからは解釈不可能なブラック ボックスのように見えることが多く、そのため意思決定プロセスの説明が困難になります。モデルを使用する人は注意が必要です。これらのモデルが他のソフトウェアにデータをフィードすると、偽情報の拡散を減らすために生成された AI の結果をフィルタリングする際に複雑さが加わり、危害を及ぼすリスクが生じます。

デリケートな業界に生成 AI を導入する場合、データのプライバシーとセキュリティの問題に対処する必要があります。生成 AI プラットフォームはモデルのトレーニングのためにインターネットに公開されているため、開発者と実装者は、データの漏洩を避けるために、機密情報を公開コンポーネントから分離するように注意する必要があります。

生成型 AI に関するメディアの誇大宣伝が増え続ける中、企業はよくある誤解にも注意する必要があります。一般的な議論にもかかわらず、生成 AI が効果的に動作するには人間の監視が必要です。これは、ドメイン専門家の必要性に取って代わるものではなく、専門知識を補完するものです。

効果的な生成 AI モデルの構築には、多くの時間と労力が必要です。すぐに解決できる万能薬ではありません。プロセス産業に導入する場合、これらのモデルは特定のニーズに合わせて微調整およびカスタマイズする必要があります。既製のソリューションでは最適な結果が得られない場合や、妥当な結果さえ得られない場合があります。

準備と実装の 3 つの重要な要素

生成 AI を使用してプロセス システム データ分析を強化する準備ができているかを評価するには、企業は 3 つの重要な属性を検討する必要があります。

• データ品質: プロセスデータの完全性とアクセス可能性を評価します。高品質のデータは、生成 AI の有効性と、それに取り組んでいるチームが解決している特定のプロセスの問題との関連性にとって非常に重要です。
• スキルの専門知識: プロセス産業に関連するデータ サイエンスと AI の習熟度を評価します。従業員が生成型 AI ソリューションを開発および保守するスキルを備えているかどうか、またソリューションの対象となるプロセスとビジネス チームを理解しているかどうかを判断します。
• インフラストラクチャ: リソースを大量に消費する生成型 AI の導入をサポートするために、必要なコンピューティング インフラストラクチャとデータ ストレージ機能が整備されていることを確認します。

上記の重要な要素を考慮した後、企業は生成 AI を適切に適用および展開するために次のガイドラインにも従う必要があります。

• スキルに投資する: 従業員にデータを使用するトレーニングを実施する科学と AI を活用しながら、生成 AI イニシアチブを効果的に推進するための社内専門知識を開発します。
• 標準の定義: データの品質、プライバシー、業界規制へのコンプライアンスを確保するために、堅牢なデータ ガバナンス慣行を確立します。
• 小規模から始める: 規模を拡大する前に、パイロット プロジェクトから始めて、組織の特定のユースケースに対する生成 AI の適用性をテストします。
• 継続的な学習を促進する: 知識を追求し、生成 AI テクノロジーの進化に適応する文化を育みます。

生成 AI の可能性を解き放つ

生成 AI には、産業データ分析と意思決定方法に革命をもたらす可能性があります。生成 AI と高度な分析を組み合わせることで、プロセスメーカーは効率、精度、イノベーションを新たなレベルに引き上げることができます。生成 AI の可能性を最大限に発揮するには、その制限とリスクを慎重に検討し、組織を準備するための戦略的アプローチが必要です。

プロセスの専門家は、生成 AI の力を活用して、これらのソリューションをワークフローにスマートに統合して、有利な結果を導き、競争が激化する環境で優位に立つことができます。

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