キャップジェミニの最新調査結果：製造オペレーションへのAI採用ではヨーロッパがリード

ヨーロッパの製造企業の半数以上がAIユースケースを実装 - USのAI採用率28％、中国11％に対して、ヨーロッパのフロントランナーであるドイツではメーカーの69％がAIを採用



【2019年12月12日・パリ発】
キャップジェミニ・リサーチ・インスティテュートは、新たにリリースした調査レポートで、製造業における人工知能（AI）の実装に関しては、「ヨーロッパ市場がリードしている」ことに注目しています。ヨーロッパのトップグローバルメーカーの51％は、少なくとも1つのAIユースケースを製造オペレーションに実装しています。また今回の調査では、オペレーションにおける22のAIユースケースを分析した結果、製造企業がAIジャーニーを開始するためには、3つのユースケース、すなわち「インテリジェントメンテナンス」、「製品品質管理」、「需要計画」のユースケースにフォーカスすることが可能であることが判明しました。
キャップジェミニ・リサーチ・インスティテュートについては、http://ow.ly/OBgy50xPKzZ　をご覧ください。

[画像1: https://prtimes.jp/i/25250/113/resize/d25250-113-683608-2.jpg ]


今回のレポート、『Scaling AI in manufacturing operations: A p ractitione rs’ perspective （製造オペレーションにおけるAIスケーリング：実務者的視点から）』では、インダストリアルマニュファクチャリング、自動車、消費財、航空宇宙および防衛産業の4つの製造セグメントごとにグローバル企業75社を選出し、AI実装の分析を行いました。その結果、製造業において、運用コスト削減、生産性向上、品質向上の点で、AIが非常に大きなポテンシャルを持っていることが判明しました。今回の調査によれば、製造オペレーションへのAI展開に関し、ドイツ（69％）、フランス（47％）、イギリス（33％）のトップグローバルメーカーがフロントランナーに該当しています。
最新レポート（英語）はhttp://ow.ly/6dQC50xPKooをご覧ください。

本レポートのキーポイントは、次のとおりです。

現在、AIが活用され、オペレーションのバリューチェーン全体で差を生み出している大手企業は、さまざまな製造オペレーションでAIを活用して大きな利益を得ています。たとえば、食品会社のDanone（*1）は、需要変動の予測に機械学習を使用することにより、予測誤差を20％、ロストセールスを30％削減することに成功しています。また、タイヤメーカーのブリヂストン（*2）は、自動品質管理を中心に新たな組立システムを導入して、製品の均一性を15％以上向上させています。

製造企業は、AIジャーニーを開始するために3つの主要ユースケースにフォーカスする傾向にある
レポートによると、製造企業は、AIのオペレーションへの実装のジャーニーを3つのユースケース（調査時に特定した22のユニークなユースケースのうちの3つ）で開始しています。なぜなら、製造企業にはそれぞれ複数の特性の最適な組み合わせがあり、それが理想的な出発点を示すからです。これらの特性には、明確なビジネスバリュー、実施の相対的容易さ、データならびにAIスキルの可用性などが含まれます。キャップジェミニが実施したインタビューでは、複数のエグゼクティブたちが、製品品質管理、インテリジェントメンテナンス、需要計画こそがAIを最も容易に実装し最大の投資収益率をあげることができる領域であるとコメントしています。たとえば、General Motors（*3）では、ロボットが故障する前にその兆候を見つけるシステムを試験的に導入しました。これは、ダウンタイム1分間あたり20,000ドルに相当する予期せぬ停止に起因するコストを回避するのに役立ちます。今回の調査では、オペレーションへのAI採用を開始するための最適なユースケースについて意見の一致が見られる一方で、かかる初期のユースケースのその先、最初の展開を実施して、AIのポテンシャルを体系的に実現し利益を得た後の規模拡大の課題も指摘されています。

キャップジェミニ、デジタルマニュファクチャリング部門チーフテクノロジーオフィサー、Pascal Brossetのコメント：「製造オペレーションへのAI実装が成熟するにつれて、大企業はパイロットからより広範な展開へと移行します。企業はまず、実に適切に、投資を最短かつ最も目に見える形で回収できるユースケース、すなわち、自動品質検査ならびにインテリジェントメンテナンスに集中的に取り組んでいます。」

「インタビューしたエグゼクティブたちは、これらが大幅なコスト節約、製造精度の向上、無駄の排除を実現するためのファンクションであると明確に認識していました。しかしながら、リーダーたちは、これらのユースケースだけにフォーカスするのではなく、展開と並行して、節約したコストの一部をスケーラブルなデータ/AIインフラストラクチャの構築とサポートスキルの育成に再投資して、将来に備えることにもフォーカスしています。」

本レポートでは、最後に、製造オペレーションにAIを規模拡大するための推奨事項をまとめています（下図参照）。
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レポートの完全版（英語）は、http://ow.ly/6dQC50xPKooからダウンロードできます。

調査方法
キャップジェミニは、4つの製造セグメント（自動車、インダストリアルマニュファクチャリング、消費財、航空宇宙および防衛産業）ごとに年間グローバル収益でのトップ75社、計300社のグローバル企業に対して、現在テスト中または実施中のAIイニシアチブに関する広範な予備調査を実施しました。

また、インダストリアルマニュファクチャリング、自動車、消費財、航空宇宙および防衛産業の製造部門のシニアエグゼクティブ30名以上に対してインタビューを実施しました。インタビュー対象のエグゼクティブは、以下のいずれかに該当します。
　1. 1つまたは複数の製造工場の部門／ファンクションの責任者（たとえば、メンテナンス、生産、品質など）
　2. プラントのリーダー（プラントマネージャー／ディレクター）
　3. ディレクター／VPオペレーション（企業／複数国の責任者）
　4. AI責任者／イノベーション責任者／最高デジタル責任者


ToolsGroup、『Ex Machina: AI and the Future of Supply Chain Planning』、2016年1月
Harvard Business School、『Bridgestone: Production System Innovation Through Machine Learning』、2018年11月
iFlexion、Image Classification Everywhere in Automotive、2019年9月にアクセス



[画像3: https://prtimes.jp/i/25250/113/resize/d25250-113-634007-0.jpg ]


キャップジェミニについて
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