ChatGPT、Gemini、その他の大規模言語モデル (LLM) の急速な普及により、ビジネス環境における生成人工知能 (GenAI) の重要性がますます高まっています。これにより、企業は効率性、革新性、競争力を向上させる全く新しい機会が開かれます。
ただし、このテクノロジーは将来的に産業サービス分野でも重要な役割を果たすことになりますが、そこでの GenAI の統合はまだ開発段階にあります。コグニザント、マイクロソフト、ザンクトガレン大学技術管理研究所 (HSG) による調査によると、顧客固有の優先度の高いユースケースの実装を開始した企業はわずか 4 分の 1 にすぎません。
この調査は当初「生成 AI による産業サービスの再考」というタイトルで、2024 年 3 月と 4 月にオートメーション、ロボット工学、エンジニアリング、製造、パッケージング、エネルギーなどのさまざまな業界の幹部を対象に調査しました。
CIO、グローバルサービスディレクター、研究開発責任者、プロダクトマネージャー、イノベーション責任者など計54人の専門家が参加した。専門家は、ABB、Burckhardt Compression、Bühler、Doppelmayr、Georg Fischer AG、Mercedes-Benz、Roche、Siemens を含む 40 社から集まりました。
さまざまな成熟度レベル
産業分野における生成 AI の関連性について有意義な概要を得るために、この研究ではまず、企業内の対応するアプリケーションの成熟度を調査しました。参加企業の約60% は導入の初期段階にすぎず、 25% はまだ Gen AI をまったく使用していないことが判明しました。
さらに、調査対象となった企業の半数は、有能な開発者とそれに対応するノウハウが不足していると述べていますが、多くの場合、IT アーキテクチャは十分であると述べられています。対照的に、参加者は顧客のインフラストラクチャが未成熟であると評価することがよくありました。
AIのリスクは高いと評価されている
GenAI の使用に対するさらなるブレーキは、特にデータ セキュリティと知的財産の保護に関して、GenAI の使用に伴う潜在的なリスクであると考えられます。調査対象者の70% 以上が、 AI モデルの信頼性にリスクがあると考えています。そして最後に重要なことですが、一部の参加者は AI システムを脅威と考えており、AI システムによって人間の作業が完全に不要になるのではないかと懸念しています。
生成 AI 実装の全体的なビジョンについて尋ねたところ、調査参加者はほぼ同意しました。最も重要な動機はデータの戦略的使用によるものです。
- 業務効率を高め、
- 顧客体験を向上させるため、そして
- 産業革新を大きく推進します。
調査対象者の68% は、AI 統合の主な動機がイノベーションと戦略的将来計画における先駆的な役割であると考えており、半数以上はプロセスの改善とリソースの節約を求めています。ただし、規制要件への対応や競争からの圧力は、重要な役割を果たしません。
こちらも興味深い点です。調査対象者の約半数は、将来的には生成 AI が社内に大幅に存在する、あるいは遍在することになると考えています。
研究結果の帰結を著者らは次のように述べています。「産業サービスに関して、企業は重要な段階にあります。一方で、GenAI の早期導入は将来の競争力に大きな影響を与える可能性があります。一方で、導入が遅れている企業は、技術力だけでなく市場でのポジショニングでも後れをとるリスクがあります。」
このつながりを見逃さないために、コグニザントとザンクトガレン大学は次の企業を推奨しています。
- 生成 AI を実装するプロジェクトを加速し、迅速に軌道に乗せます。
- イノベーションとプロセスの最適化に明確に焦点を当て、
- 一貫してパートナーシップを構築し、集中的なコラボレーションを維持する
- 自動化、ナレッジ管理、サポートなどの主要分野での AI の使用に焦点を当て、優先順位を付けます。