未来を切り拓く: 製造業における生成AI

製造業の未来へようこそ。ここでは、産業界とソフトウェア業界が出会う場所、つまり、あらゆる製造企業が生成AIの恩恵を受けることができます。はい、その通りです。[生成AI](https://www.dataiku.com/ja/%e8%a3%bd%e5%93%81/%e3%81%ae%e4%b8%bb%e8%a6%81%e6%a9%9f%e8%83%bd/generative-ai/)はもはやシリコンバレーに限定されません。今や製造業に不可欠な要素となり、 前例のない効率性と創造性でプロセスを変革しています。人間、機械、AI が連携する世界に飛び込む準備はできていますか? 

## 生成AIの現実世界への応用 
生成AIは、[製造業者](https://www.dataiku.com/solutions/manufacturing/)にとってスイスアーミーナイフのようなものです。サプライチェーンの最適化、生産性の向上、[メンテナンスの必要性の予測](https://www.dataiku.com/solutions/catalog/predictive-maintenance/?)など、あらゆる課題に対応するユースケースがあります。実際の生成AI製造ユースケースをいくつか見てみましょう。 

#### 生産性を解き放つ 
大規模な組織では、従業員は社内文書(規則、ガイドライン、マニュアル、事例など)から情報を検索するのに大きな時間を費やしており、そのクエリは個人によって異なる場合があります。たとえば、新人エンジニアが安全手順の推奨ガイドラインを確認したいとします。[LG Chem](https://www.dataiku.com/stories/detail/lg-chem/)は、生産性を大幅に向上させるために 生成AIを採用しました。[RAGアーキテクチャー](https://content.dataiku.com/llm-customization/dataiku-rag-llm)を搭載した検索エンジンを提供し、ChatGPTからの一般的な応答ではなく、社内コンテンツに合わせた専門的な応答にアクセスできるようにすることで、従業員はより付加価値の高いタスクに集中できるようになり、仕事の生産性が向上しました。 

#### 予測メンテナンス 
人間と同様、機械にも調子の悪い日があります。生成AIのパワーと従来の機械学習(ML)およびデータサイエンスを組み合わせることで、メンテナンスチームは最も重要なタイミングで、よくある質問に対して[迅速かつ正確な提案](https://content.dataiku.com/predictive-maintenance-solution/predictive-maintenance-data-explorer)を得ることができます。たとえば、信頼性エンジニアは、どの機器が最も故障する可能性が高いかなどの質問をすることができ、メンテナンススーパーバイザーは今後数か月間に予定されているメンテナンス作業に簡単にアクセスできます。

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#### サプライチェーンの最適化 
過去数年にわたり、機械学習は、より[信頼性の高い](https://www.dataiku.com/solutions/catalog/demand-forecast/)予測の提供、[在庫割り当て](https://www.dataiku.com/solutions/catalog/inventory-optimization/)の最適化、[ドック活動](https://www.dataiku.com/solutions/catalog/delivery-dock-optimization/)計画の改善により、サプライチェーンの強化に寄与してきました。生成AIは、需要予測を強化し、契約インテリジェンスを自動化することで、サプライチェーンにさらなる価値をもたらします。これにより、応答時間が短縮され、継続的な需要応答によって収益が増加し、チームのコラボレーションが向上します。また、複雑な文書から重要なデータを抽出することで契約管理が合理化され、専門的な法的スキルの必要性が軽減されます。

#### 販売効果 
従来、ビジネス開発は非常に非公式かつ手動で行われるため（Googleでの検索、ブレインストーミング、電話など）、潜在顧客を特定するのは困難でした。生成AIの台頭により、一部の企業はこのプロセスを自動化する革新的なアプローチをテストしました。[Heraeus](https://www.dataiku.com/stories/detail/heraeus/)は、外部の知識を活用してセールスリードを特定し、ファクトチェックを行う革新的なアプローチを開発しました。以前のセールスリード特定プロセスは膨大な手作業と時間のかかる作業であったことを考えると、大規模言語モデル（LLM）を活用する新しいプロセスで節約できる時間は60%～70%と推定されます。Heraeusは、このツールがなければできなかったターゲットを特定することができ、ユースケースの効率性と結果の品質を実証しました。 

#### 競争情報
企業は競争力を維持するために、技術の進歩と潜在的な市場の混乱を監視する必要があります。業界ニュース、独自の記事、特許など、さまざまな情報源があるため、従業員が意思決定に役立つ利用可能なすべての情報を確認するのは困難です。
[Ørsted](https://www.dataiku.com/stories/detail/orsted/)はこのような状況に直面していたため、数人のスタッフが経営陣向けに独自の記事の要約を作成する役割を担っていました。LLMのおかげで、同社は毎日のニュースダイジェストの2つのバージョンを作成しました。1つは最も関連性の高い10件の記事を掲載した経営陣向けのエグゼクティブバージョン、もう1つは経営陣と会社の他の従業員が利用できる詳細情報を含む360°版です。このAIを活用したのニュースダイジェストにより、ビジネス部門は市場の動向をより深く理解できるようになりました。 

#### 顧客満足
[顧客レビュー](https://www.dataiku.com/solutions/catalog/customer-satisfaction-reviews/)、ソーシャルメディアの投稿、フィードバックフォームなどのユーザー生成コンテンツの急増は、企業にとって課題であると同時にチャンスでもあります。このデータの膨大な量と非構造化の性質により、マニュアルでの分析は非現実的かつ拡張不可能ですが、顧客の好み、意見、新しいトレンドに関する重要な洞察は、この膨大なテキストの海の中にあります。

LLMなどの高度なツールを活用してテキストを自動分析することで、企業は非構造化データを実用的なインテリジェンスに変換できます。具体的には、[顧客レビューを分析する](https://www.dataiku.com/solutions/catalog/customer-satisfaction-reviews/)ことで、企業は顧客の主要なトピックや感情を迅速かつ効率的に特定できます。これにより、顧客のニーズと期待をより深く理解し、より情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。

## Dataikuの優位性
最高のツールをすべて使いこなせるシェフを想像してみてください。[Dataikuプラットフォーム](https://www.dataiku.com/ja/%e8%a3%bd%e5%93%81/)は、洗練されたAIモデルを構築するために必要なものをすべて備えています。ユーザーフレンドリーで、[コラボレーション](https://www.dataiku.com/ja/%e8%a3%bd%e5%93%81/%e3%81%ae%e4%b8%bb%e8%a6%81%e6%a9%9f%e8%83%bd/%e3%82%b3%e3%83%a9%e3%83%9c%e3%83%ac%e3%83%bc%e3%82%b7%e3%83%a7%e3%83%b3/)が可能で、既存のシステムと[スムーズに統合](https://www.dataiku.com/ja/%e8%a3%bd%e5%93%81/%e3%81%ae%e4%b8%bb%e8%a6%81%e6%a9%9f%e8%83%bd/%e6%8b%a1%e5%bc%b5%e6%80%a7/)できるため、生成AIのパワーを組織内の[すべての人が利用できるように](https://blog.dataiku.com/generative-ai-in-dataiku)なります。 

Dataikuは、[データの準備](https://www.dataiku.com/ja/%e8%a3%bd%e5%93%81/%e3%81%ae%e4%b8%bb%e8%a6%81%e6%a9%9f%e8%83%bd/%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%81%ae%e6%ba%96%e5%82%99/)からモデルの展開まで、データパイプライン全体をサポートします。これは、退屈な作業を担当するスーシェフがいるようなもので、イノベーションに集中できます。最も優れている点は、DataikuがAIを民主化することで、エンジニア、科学者、サプライチェーン、財務アナリストが[実際のアプリケーション](https://content.dataiku.com/everydayaidallastalks/mfzmpdmuvhkf1gxlr2uu)をより迅速に構築し、ビジネスに真の価値を提供できることです。

## 未来は今
製造業は常に技術革新の場であり、生成AIは最新のゲームチェンジャーです。このテクノロジーを採用することで、競争力を維持し、よりインテリジェントな[製造、効率的なサプライチェーン、そしてより持続可能な未来](https://blog.dataiku.com/4-trends-for-ai-in-manufacturing-for-2024)への道をリードすることができます。

次に完璧に設計された製品や、シームレスな工場のオペレーションを目にしたときは、AIが舞台裏の影のヒーローであるかもしれないことを思い出してください。Dataikuのようなプラットフォームがあれば、[Everyday AI](https://content.dataiku.com/everyday-ai-new-york-2023-sessions/everyday-ai-ny-2023-making-everyday-ai-a-reality-in-the-age-of-generative-ai) - 日々の業務へのAI活用 - に向けたこの[変革の旅](https://blog.dataiku.com/digital-data-transformation)に乗り出すのは、これまで以上に簡単になります。製造プロセスに革命を起こす準備はできていますか? 未来はここにあります!

## Dataikuで製造業のAI成熟を加速
Dataikuソリューションズは、生産品質管理から電力予測まで、製造プロセスのあらゆる側面をAIで強化するお手伝いをします。これらの事前に構築されたプロジェクトとすぐに使用できるテンプレートにより、ビジネス全体で高度な分析ユースケースの提供が加速され、全体的なAIの成熟度が向上します。

→Dataikuソリューションズについて詳細は[こちら](https://www.dataiku.com/solutions/manufacturing/)




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*原文：[Unlocking the Future: Generative AI in the Manufacturing Industry](https://blog.dataiku.com/unlocking-the-future-generative-ai-in-the-manufacturing-industry)*