- AI コンポーネントがなければ、製品ライフサイクルのさまざまな段階で収集された情報が効率向上や故障削減に活用される可能性は低くなります。
- AI アルゴリズムは自己修正が可能で、データを分析して将来の課題を発生前に検出することができます。
人工知能（AI）とデジタルトランスフォーメーション（DX）という用語は密接に関連しています。組織やオピニオンリーダーがどちらか一方だけを口にする場合でも、おそらく両者が協調して機能することを指しています。要するに、AI はすでに DX の取り組みやソフトウェアの次の段階を牽引しており、今後も牽引し続けることで、これまで不可能だった機会と改善を生み出しています。
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デジタルトランスフォーメーションにおける AI とは？
一般的に、工学や製造の文脈で AI について話す際には、実際には狭い人工知能を指します。それは人間のように思考する機械ではなく、むしろ、明確に定義された一連の入力を用いて、事前に定義されたタスクのために設計された高度なアルゴリズムです。例えば、CADアプリケーション向けに設計された狭い人工知能は、特定のパラメータを超えて「思考」することは決してありません。
標準的な自動化とは異なり、AI 駆動のプロセスは新しい情報や予期せぬ変化に反応することができます。これがその最大の利点です。事前に決定された結果から解放され、AI アルゴリズムは成功と失敗から学習します。自己修正が可能で、データを分析して将来の課題を発生前に検出することができます。
デジタルトランスフォーメーションに AI が重要な理由
ほとんどすべてのPTC製品の内部を覗けば、Creo のジェネレーティブデザインや Thingworx の予測分析など、クリティカルなアプリケーションを支える AI が見つかります。
DX の取り組みからデータを収集するだけでは不十分です。AI コンポーネントがなければ、製品ライフサイクルのさまざまな段階で収集された情報が効率向上や故障削減に活用される可能性は低くなります。さらに、現在 DX 戦略の一環として AI の取り組みを進めていない組織は、デジタル後進企業の地位に陥るリスクがあります。PwC が 2021 年に実施した調査によると、回答者の 86％が AI を主流技術と見なしていました。約 33％はすでに限定的な AI のユースケースの導入を開始しており、回答者の 4 分の 1 は、AI によって完全に有効化・強化されたプロセスを広範囲にわたって導入していました。
デジタルトランスフォーメーションにおける AI のメリットとは？
AI を含むあらゆるテクノロジーは、組織の収益性を念頭に置いて検討する必要があります。今日、企業はすでに、結果を財務的な成果と照らし合わせて評価できる、高度に管理された枠組みの中で DX の取り組みを適用しようとしています。DX の取り組みにおける AI の 4 つの主要で測定可能なメリットが特定されています。
1. より効率的な意思決定
重要な決定は、多くの映画やドラマとは異なり、直感だけに頼ることはできません。経験豊富な経営者でさえ、最適な結論に達するためには、関連するすべてのデータにアクセスする必要があります。時間は常に要素であるため、その決定は迅速に行われなければならないことも多くあります。AI は、製品パフォーマンス、ワークフローの最適化、予測結果に関する重要な情報を特定し、強調するのに役立ちます。
2. 収益性の向上
AI は人間の判断を代替するものではありませんが、収益化までの時間を最適化するための非常に効果的なツールとなり得ます。このような時間のかかる多くのタスクを完全に自動化することで、AI ソフトウェアは人的リソースを解放し、それらを製品開発のより認知的な側面に振り向けることができ、同時に必要なリソースを削減することで、利益率を向上させます。
3. 分析の改善
AI は、このプロセスのあらゆる側面を迅速に合理化し、わずかな時間でデータ結果を提供できます。世界中に多くの資産を持つ大規模メーカーにとって、AI はタイムリーで実用的なインサイトを提供するために不可欠と言えます。
4. 顧客の全体像把握
デジタルの世界はデータに基づいており、そのデータの性質や発生源は常に進化しています。過去には、クッキーのようなツールが、組織が消費者行動をよりよく理解するために使用されていました。AI によって強化されたソフトウェアは、おそらく次のイテレーションとなり、意思決定者がクッキーが可能にしたものよりも、おそらくより良い、より包括的な方法で顧客を見ることを支援するでしょう。