研究開発が加速し、本格的な実用段階に入りつつある人工知能(AI)。“ブーム”に乗って百花繚乱(りょうらん)のごとく用途開発が進み、利点を華々しく発表するAI開発企業が相次いでいる。一方で、ユーザーの視点で見ると、本当に業務に役立つのか、採算が取れるのか、AI開発企業間の差異は何なのかといった疑問も生じる。三菱電機でAIの研究開発を手掛ける同社情報技術総合研究所所長の楠和浩氏と、同研究所知能情報処理技術部部長の田崎裕久氏にそれらの疑問をぶつけた。その前編。

AIの用途開発の発表が相次いでいる。いずれもメリットばかりが強調されるが、ユーザー側に立った場合にどこまで実用性があるのか。例えば、IoT(Internet of Things)では導入コストの高さがネックとなり、中小企業での活用が広がっていないと聞く。

楠氏:AIの導入については、技術的な側面と事業的な側面の2つがある。技術的に見ると、過去のデータから何かを知ろうとする用途で、ものすごくたくさんのことができると思う。

 一方で、それらが全て事業になるかと言えば、そうとは言えない。例えば「予兆保全」にAIを導入する場合、学習データを収集する手間とアルゴリズム開発にどれくらいのコストや時間がかかり、それを事業に展開したときに、どれくらいの収益が上がるかを計算しなければならない。開発された全てのAIがビジネスになるとは限らず、これから徐々にしゅん別されてくるという気がしている。

 今は「AIブーム」と呼べる状況なので、割とコスト度外視でこんなことができる、あんなことができるという形で進んでいる。だが、実際にビジネスに展開しようとしたときに、手間に合わない(採算が合わない)ことは、いくら技術的に可能だとしても事業化できないと思う。具体的にどこまでAIを使うかというのは、個々の企業の経営判断次第になっていくだろう。

製造業にAIを導入する場合、多くの日本企業は良品率が高く、改善力にも優れる。改善によって得られる生産性の向上やコスト削減の余地は小さい。すると、AIを導入しても採算が取れないのではないか。

楠氏:それは使い方の問題だ。例えば、いわゆる「キーパーツ」と呼ばれるような重要な製品で、わずかでも生産を止めたくないなど、経営上とても重要な影響がある製品にAIを導入するという使い方が考えられる。

 他には、機械が壊れると交換部品を用意することで対応しているが、その交換部品のリードタイムが非常に長い場合にも有益だ。長い期間、その企業は製品の生産が止まってしまう。ここでは、予兆保全を実現するAIの利用価値があるだろう。機械が壊れる前に予兆を知らせ、交換部品の手配や機械の検査を促すという使い方が考えられる。このように、個々の企業の重要度によってAIの使い道はいくらでもある。

日本企業では熟練者やベテランの能力が高く、高水準の生産性を維持しているところが多い。そうした企業にAIを導入して果たしてペイする(採算が取れる)のか。

楠氏:あくまでも一般論だが、国内では「勘」「コツ」「経験」を持つ人材が減ってきている。これには企業の投資が足りないという問題もあるが、いずれにせよ現場で熟練者が少なくなっているというのは事実だ。この部分をAIに置き換える方法がある。

 加えて、海外工場にAIを活用する方法が考えられる。グローバルに展開する場合に、新興国の工場で日本の工場と同じ水準のことができるのか。新興国だから品質が悪くても構わない、生産ラインを少々止めてよいというわけにはいかない。ここにAIを生かせば、日本から人を送り込むことを回避できる可能性がある。

 今、日本ではどこの企業も人手不足を訴えているから、その部分でAI導入が進む可能性がある。

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三菱電機情報技術総合研究所所長の楠和浩氏
同研究所は同社でAIの研究開発を手掛けている。(写真:日経 xTECH)

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