世界経済フォーラム (WEF) 産業オペレーションにおけるAI革命の活用： ガイドブック

こんにちは、丸山満彦です。

世界経済フォーラム (WEF) が「産業オペレーションにおけるAI革命の活用： ガイドブック」という報告書を公表していますね。。。

これから、製造現場での熟練工の作業部分の一部は、AI＋ロボティックスに変わっていくのかもしれませんし、学習しつつ精度をあげていくようなシステムがつくられいくように思います。

● World Economic Forum - Report

・2023.10.16 Harnessing the AI Revolution in Industrial Operations: A Guidebook

Harnessing the AI Revolution in Industrial Operations: A Guidebook	産業オペレーションにおけるAI革命の活用： ガイドブック
Artificial intelligence (AI) and recent developments in this field – such as generative AI – can play a key role in helping manufacturers navigate today’s economic, environmental and societal challenges. While most manufacturers plan to incorporate AI into their operations, only one in six has been successful to date.	人工知能（AI）と、生成的AIなどこの分野における最近の開発は、製造業が今日の経済的、環境的、社会的課題を乗り切る上で重要な役割を果たすことができる。ほとんどの製造業者がAIを業務に取り入れることを計画しているが、現在までに成功したのは6社に1社に過ぎない。
This white paper sheds light on recent advances in the field of generative AI, its potential and its application areas in manufacturing, and presents a new guidebook for harnessing the AI revolution in industrial operations. The guidebook describes the main considerations and steps of the journey – from defining the overarching objectives to identifying, building and scaling the relevant applications and required foundations, and staying at the forefront of AI innovations.	本ホワイトペーパーでは、生成的AI分野における最近の進歩、その可能性、製造業における応用分野に光を当て、産業オペレーションにおけるAI革命を活用するための新しいガイドブックを紹介する。本ガイドブックでは、包括的な目標の定義から、関連するアプリケーションや必要な基盤の特定、構築、拡張、AIイノベーションの最前線にとどまることまで、その道のりにおける主な検討事項とステップについて説明している。

[PDF]

目次...

Foreword	まえがき
Executive summary	要旨
1. AI’s potential in industrial operations	1. 産業運営におけるAIの可能性
2. Harnessing the AI revolution in industrial operations: a guidebook	2. 産業オペレーションにおけるAI革命の活用：ガイドブック
2.1  Paving the way for success from AI in industrial operations	2.1 産業オペレーションにおけるAIの成功への道を開く
2.2  Mastering the AI journey across production networks	2.2 生産ネットワーク全体でAIの旅をマスターする
2.3  Staying at the forefront of AI innovations	2.3 AIイノベーションの最前線に立ち続ける
2.4  Foundations for AI implementation in industrial  operations at scale	2.4 産業オペレーションに大規模にAIを導入するための基盤
Conclusion	まとめ
Contributors	協力者
Endnotes	巻末資料

エグゼクティブサマリー...

Executive summary	要旨
This report presents a guidebook for harnessing the AI revolution in industrial operations.	本報告書は、産業オペレーションにおいてAI革命を活用するためのガイドブックを提示する。
Manufacturing companies operate in an increasingly complex environment marked by heightened economic pressures, the sustainability imperative, the need for resilience and escalating capability challenges coupled with a talent shortage.1 Advanced manufacturing technologies, including AI, have a pivotal role in enabling companies to navigate these challenges and tap into new value streams. According to a global BCG study on AI in industrial operations from 2023,2 these technologies enable productivity enhancements of more than 20%. Recognizing the opportunity, about 90% of companies across various industries are looking to incorporate AI into their operations. However, this contrasts with the fact that only one in six of these companies have met their AI-related objectives to date. This shortfall is primarily attributed to a lack of foundational prerequisites both from an organizational and a technological perspective.	製造企業は、経済的圧力の高まり、持続可能性の要請、レジリエンスの必要性、人材不足と相まって深刻化する能力課題など、ますます複雑化する環境の中で事業を展開している1。AIを含む先進的な製造技術は、企業がこうした課題に対処し、新たな価値の流れを開拓する上で極めて重要な役割を担っている。2023年以降の産業オペレーションにおけるAIに関するBCGのグローバル調査2 によると、これらのテクノロジーは20％以上の生産性向上を可能にする。この機会を認識し、さまざまな業界の約90％の企業が、自社の業務にAIを取り入れようとしている。しかし、これらの企業のうち、現在までにAI関連の目標を達成したのはわずか6社に1社という事実とは対照的である。この不足は主に、組織と技術の両方の観点から基礎的な前提条件が不足していることに起因している。
Although most industrial companies struggle to realize the full potential of AI, the technology continues to evolve.3 Innovations such as generative AI present additional opportunities to reinvent certain operational processes and to transform how employees work in plants. For example, through generative AI it is possible to provide employees with question-and-answer platforms or give detailed work instructions for specific maintenance incidents, including visualizations, the required spare parts and other essential information.  These capabilities remain largely untapped but can be successfully adopted with the right implementation approach.	生成的AIなどのイノベーションは、特定の業務プロセスを刷新し、従業員の工場での働き方を変革する新たな機会を提供する。例えば、生成的AIによって、従業員に質疑応答プラットフォームを提供したり、特定の保守インシデントに対して、視覚化、必要なスペアパーツ、その他の重要な情報を含む詳細な作業指示を与えたりすることが可能になる。 このような能力はまだほとんど未開拓だが、適切な導入アプローチによって成功裏に採用することができる。
To support manufacturing companies on their AI journey, the World Economic Forum’s Centre for Advanced Manufacturing and Supply Chains – in collaboration with BCG and a community of operations and technology executives as well as academic experts – has co-developed a guidebook for harnessing the AI revolution in industrial operations. This guidebook draws upon insights gained by exploring the untapped potential of AI in industrial operations and the variety of AI applications that manufacturers currently deploy.	世界経済フォーラムの先進製造・サプライチェーンセンターは、BCG、オペレーションやテクノロジーの経営者、学識経験者からなるコミュニティと共同で、製造業がAIを活用するためのガイドブックを作成した。本ガイドブックは、産業オペレーションにおけるAIの未開拓の可能性と、製造業が現在導入しているさまざまなAIアプリケーションを調査することで得られた知見に基づいている。
The guidebook consists of five sections, with the first three representing the different stages of a manufacturing company’s AI journey and the latter two describing the building blocks needed for a successful AI implementation and scaling:	ガイドブックは5つのセクションで構成されており、最初の3つは製造業がAIを導入するまでのさまざまな段階を、後の2つはAIの導入と拡大を成功させるために必要なビルディングブロックを説明している：
–     Paving the way for success from AI in industrial operations: Highlighting the importance of articulating an organization’s long-term AI objectives and transformation principles as a starting point on the AI journey.	・産業オペレーションにおけるAIの成功への道を開く： AIジャーニー（AIの旅）の出発点として、組織の長期的なAI目標と変革の原則を明確にすることの重要性を強調する。
–     Mastering the AI journey across production networks: Describing a step-by-step approach from the status quo assessment to the  design, engineering, implementation and  scaling of value-adding AI applications and required foundations.	・生産ネットワークにおけるAIの旅をマスターする： 現状評価から、付加価値を生むAIアプリケーションの設計、エンジニアリング、実装、スケーリング、そして必要な基盤に至るまで、段階的なアプローチを説明する。
–     Staying at the forefront of AI innovations: Explaining the importance of conducting periodic AI reviews to continuously identify and integrate AI innovations and related opportunities as they emerge.	・AIイノベーションの最前線に立ち続ける： 定期的なAIレビューの実施により、AIのイノベーションとそれに関連する機会を継続的に特定・統合することの重要性を説明する。
–     Value-adding AI applications for industrial operations: Pinpointing AI-based applications that address inefficiencies and operational opportunities to achieve intended improvements and outcomes.	・産業オペレーションに価値を付加するAIアプリケーション： 非効率や業務機会に対処するAIベースのアプリケーションをピンポイントで特定し、意図した改善と成果を達成する。
–     Foundations for AI implementation in industrial operations at scale: Defining the AI-related organizational and technological foundations to enable implementation at scale and long-lasting success.	・大規模な産業オペレーションにおけるAI導入の基盤: 大規模な導入と長期的な成功を可能にするAI関連の組織的・技術的基盤を定義する。
Recognizing that an AI journey is not a onetime effort, the guidebook helps manufacturers to continually adapt to the rapid advancements and innovations of AI applications in industrial operations.	AIの旅は一過性の取り組みではないことを認識し、本ガイドブックは、製造業者が産業オペレーションにおけるAIアプリケーションの急速な進歩と革新に継続的に適応することを支援する。
Moving forward, the World Economic Forum’s Centre for Advanced Manufacturing and Supply Chains will continue to work closely with manufacturing stakeholders across industries to support the long-term journey towards AI-powered industrial operations by incubating innovative AI pilots and shedding light on the most common quality gaps observed when implementing AI systems in an industrial context.	今後、世界経済フォーラムの先進製造業・サプライチェーンセンターは、革新的なAIパイロット事業をインキュベートし、AIシステムを産業界に導入する際に観察される最も一般的な品質格差に光を当てることで、AIを活用した産業運営に向けた長期的な旅を支援するため、各産業の製造業関係者と緊密に協力していく。