いま、労働力不足という状況のなかで顧客ニーズの多様化への迅速な対応も求められる製造業では、AIが今までのカイゼン活動をさらに高度化させると期待されている。
だがAIはその特性から難題をいくつも抱え、そのことが特に利用経験のない企業にとってはネックとなっている。
AI活用は一筋縄でいくものではない。
AIを使いこなすには専門知識を備えたデータサイエンティストが欠かせないが、そうした人材を豊富に抱える企業は現時点では少ない。
また、分析精度を高めるにはデータ間のつながり、つまり、どのデータがどこにどれほど影響を与えるかについての深い理解が不可欠なのだが、データサイエンティストは分析の専門家である一方で、分析のために必要な現場業務への理解については必ずしも十分でないのが実情である。
とはいえAIが製造業のあらゆる場面に革新をもたらすことは紛れもない事実だ。
カギは「何のために」「どれを」「どう」分析し「定着」させるか――AI活用を加速させる現実的な道筋とは？
その実現に向け、どの業務にAIを適用するのかを見極め、現場の定着化までどう実現できるのか、というAIの実用に向けた課題の克服が急務となっている。
「データサイエンティストはあくまで分析の専門家であり、製造業のさまざまな現場の業務にまで精通しているわけではありません。業務をこのような姿に変えていきたい、この業務にAIを活用して効果を最大化したい、といった具体的なニーズを最も有しているのは、データやAIのプロではなく、他ならぬ現場で働いている人たちなのです。また、限られた人数のデータサイエンティストだけでは、変化のスピードに対応することに限界もあります。そのため、AIによって本当に業務を変革したいのであれば、現場の業務担当者が参画できるような仕組みが欠かせないといえるでしょう」加えて、「活用シーンによっては、AIが提示した結果の 根拠がわからないとその結果を信頼できずに、結局使えないということが起きます」
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