製造メーカは、コストの上昇、労働力の制約、サイバーセキュリティの脅威、継続的なサプライチェーンの変動など、かつてないほどのプレッシャーにさらされています。第11回スマートマニュファクチャリング報告書は、一つの現実を明確にしています。これはもはや実験によって定義される時代ではありません。実行の時代です。産業や地域を問わず、製造メーカは今、プロセスインテリジェンスを大規模に構築する方法に焦点を当てています。
多くの企業にとって、人工知能(AI)の導入がこの変化の主要機能となっています。デジタルトランスフォーメーションは現在、日常業務に組み込まれ、品質の向上、業務の最適化、リスクの削減において意思決定者を支援しています。実際、2026年の報告書の回答者は、AIと機械学習を他のすべてのスマートマニュファクチャリング機能を上回るビジネス成果の最大の推進力として挙げています。
今日の製造メーカが直面している課題は、AIを使用するかどうかではなく、責任を持って、安全に、そして大規模に導入する方法です。組織はどのようにして洞察を行動に変え、持続的な性能を実現できるでしょうか?
長年にわたり、製造業における人工知能は主に概念実証やクローズドシステムに限定されていました。その段階は今終わりを迎えており、その転換は決定的なものとなっています。製造メーカは実験段階を急速に超え、人工知能を業務ワークフローに直接組み込んでいます。
2026年には、すでに3分の1以上の業務が人工知能で強化されており、その数字は10年の終わりまでに50パーセントを超えると予想されています。
業務と日常的な意思決定全体にわたって人工知能を確実に拡張できる組織は、断片化されたデータ、サイロ化されたシステム、切り離されたテクノロジーを超えて、外部の脅威から保護しながら自社の生産工程を最適化することができます。
この移行は、デジタルトランスフォーメーションにおけるより広範な進化を反映しています。製造メーカはもはや人工知能が機能するかどうかを問うのではなく、どれだけ迅速かつ一貫して価値を提供できるかに焦点を当てています。
製造メーカがパイロットプログラムから本番規模の導入に移行するにつれ、人工知能は日常的な実行の一部としてその価値を証明しています。スマートマニュファクチャリング報告書の調査結果は、先進的な組織が品質、業務、リスク機能全体にわたって人工知能を適用し、チームがより迅速かつ確信を持って行動できるよう支援していることを示しています。
一例として、カリフォルニア州で6番目に大きな水道承認機関であるEastern Municipal Water District (EMWD)が、廃水処理の最も複雑でエネルギー集約的なプロセスの1つである曝気の性能を向上させるために人工知能と機械学習を適用した事例があります。
曝気性能は、流量とアンモニア負荷が1日を通じて変動するため、絶えず変化します。従来のルールベースの制御システムは追従するのに苦労し、オペレーターによる頻繁な手動介入が必要でした。ロックウェル･オートメーションと協力して、EMWDは運転状態を継続的に監視し、状態の変化に応じて制御応答を自動的に調整する人工知能対応制御システムを試験導入しました。このシステムは、性能が低下した後に反応するのではなく、需要を予測し、リアルタイムで空気流を最適化します。
結果は即座に測定可能でした。EMWDは曝気槽への空気流を最大31パーセント削減し、品質を向上させ化学薬品の使用を削減しながらエネルギー消費を低減しました。最も重要なことは、この人工知能ソリューションが既存のシステムに直接統合され、将来のユースケースに対して反復可能かつ拡張可能になっていることです。
製造業務はかつてないほど多くのデータを生成しています。センサー、ドライブ、機械、制御システムが生産工程全体を通じてデータを生成します。それでも、スマートマニュファクチャリング報告書は、収集されたデータのわずか43パーセントしか効果的に使用されていないことを明らかにしています。勝つためには、収集されたデータの使いやすさを向上させる必要があります。
では、どのようにしてそのギャップを埋めるのでしょうか。そして、どのようにして適切な人材に適切なデータをリアルタイムで提供するのでしょうか。
文脈化されたデータを適切な人材に安全に提供することで、より良く、より迅速な意思決定が可能になります。人工知能はプラントフロア、オペレーションセンター、そして組織全体においてマルチプライヤとなります。チームは複雑なデータの解釈に費やす時間を減らし、成果の改善により多くの時間を費やすことができるようになります。
しかし、信頼は極めて重要です。製造メーカが人工知能駆動の洞察にますます依存するようになるにつれ、データと基盤となるシステムが真に信頼できるものであることを知る必要があり、共有されたインテリジェンスが不確実性を取り除くようにする必要があります。
先進的な製造組織において、人工知能は人間の意思決定を置き換えるのではなく、それを強化します。専門家である人間の判断とリアルタイムのデータ洞察を組み合わせることで、製造メーカはより機敏で、情報に基づいた、耐性のある業務を可能にしています。
実行の時代において、インテリジェンスを共有リソースとして扱う組織は競争上の優位性を持っています。
スマートマニュファクチャリング報告書は、人工知能が最新式の製造業務の主要機能に移行したことを明確にしています。先進的な組織にとって、人工知能は意思決定の方法、作業の進め方、そして時間の経過とともに性能が向上する方法に組み込まれています。
実行は影響と野心を分け、製造メーカはデータを日常業務能力に変えるために、接続された相互運用可能なシステムの必要性を認識しています。
同様に重要なことは、人工知能は作業に最も近い人材をサポートする場合にのみ結果をもたらすということです。チームが信頼できるタイムリーで文脈的な情報を受け取ると、より迅速かつ一貫性を持って行動します。問題はより早く表面化し、人材は反応的から予防的へと移行します。
実行の時代は、インテリジェンスを慎重に設計され、広くアクセス可能なインフラストラクチャとして扱い、日常業務に組み込む製造メーカに報いをもたらします。これらの企業は人工知能のトレンドを追いかけません。インテリジェンスを一貫して大規模に活用します。
本ブログの調査結果は、当社の第11回年次スマートマニュファクチャリング報告書からのものです。この年次刊行物は、世界中のデジタルトランスフォーメーションのあらゆる段階にある製造メーカからのベンチマークデータ、ベストプラクティス、主要な知見を提供しています。完全な報告書をダウンロードするには、rok.auto/sosmをご覧ください。
公開 2026年6月23日
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