人工知能はすでにここにある — あなたの会社はそれを使いこなせるか？ 

生成AIの登場とChatGPTのような大規模言語モデルベースのツールの普及により、産業界の人工知能（AI）への関心は劇的に高まりました。しかし、私たちはAIの潜在能力のすべてを目にするには程遠い段階にいます。Silo AIの世界トップクラスのAI専門家は、真に持続的な価値を生み出すために、AI投資を自社の中核事業に向けるよう企業に助言しています。技術としてのAIは、規模の経済から大きな恩恵を受けるからです。 

Silo AIは欧州最大の民間AI研究所で、世界中で約300人を雇用しています。同社の強みは深いAIの専門知識にあり、スタッフの半数以上が博士号を持つことや、複数の業界にわたってAIを応用してきた豊富な実績がそれを物語っています。 

Silo AIは、米国と中国がAI開発を先導する中で、欧州における継続的なAI人材の流出を創業者たちが認識したことから生まれました。欧州が域内にAI人材をとどめ、世界的に技術的競争力を維持しようとするなら、西と東のAI企業に対抗する欧州の存在が早急に必要でした。 

AIは今、100年以上前の航空がそうであった段階にある 

この構想は、国家間の価値体系の違いに部分的に根ざしており、欧州の価値体系をAI開発に組み込む必要性を強調するものでした。同時に、トップレベルの学術的AI研究とエンジニアリング人材を結びつけることで、産業界全体の実務的な製品開発ニーズに応えることも目的でした。それ以来、Silo AIは「人のためのAIを構築する」というビジョンに導かれ、AIが顧客に真の価値を生み出せる領域に焦点を当てながら、複数の業界で数百の顧客とオーダーメイドのユースケース向けにAIソリューションを構築してきました。 

私たちは、いずれもAI分野を率いる専門家であり、合わせて数十年の経験を持つSilo AIのNiko Vuokko氏（最高技術責任者）とJaakko Vainio氏（最高執行責任者）にインタビューする機会を得ました。Vuokko氏は鉱山機械などの有形の対象物向けソリューションを開発するSmart Things事業部を率い、Vainio氏はデジタルビジネスとクラウドベースのソリューションに焦点を当てるSmart Applications部門を担当しています。 

人工知能をどのように定義しますか？ 

Vuokko：人工知能は広大な分野であり、一人の人間が理解できる範囲をはるかに超えています。その具体的な実装の一つが大規模言語モデルです。これは話題になっているトレンドですが、それでもなおAIのほんの一部にすぎません。 

Vainio：生成AIへの関心は大きく高まっています。その背後では科学的発展が急速に進み、新しいモデルが絶えず登場しています。しかし私たちは主に、AIを顧客に生み出す価値という観点で捉えています。例えばニューラルネットワークを作りますが、生成AIや大規模言語モデルも使いますし、顧客のデータが非常に少ない場合にはより伝統的な手法も用います。 

Vuokko：AIは将来において競争優位をもたらすものの大部分であり、技術をどう理解すべきかの核心だと言えます。歴史を振り返ると、機械産業はかつて電化しました。電気が機能を追加しやすくしたからです。次に電子工学が登場し、その後、機器をインターネットに接続できるようになり、ソフトウェアを組み込めるようになりました。AIは次の大きな革命であり、より良い結果の達成を簡素化し加速するため、まもなくあらゆるところに存在するようになるでしょう。 

AIの産業利用は現在どの段階にありますか？ 

Vainio：業界、企業、その規模によって大きく異なりますが、私たちはまだそれほど進んでいません。もちろん例外もあり、すでにかなり高度な利用も存在します。AIを活用する前に、企業はデジタル化の下準備を済ませる必要があります。その上に構築するためのデータとITインフラが整っていなければなりません。重要な要因の一つは、依然としてAI人材が不足していることです。企業はまた、AIの可能性をよりよく認識できるようになるべきです。 

Vuokko：多くのもっともな理由から、産業界は新技術の採用に時間がかかります。AIは今、100年以上前の航空がそうであった段階にあります。初期の商用航空機は2〜3人の乗客しか運べず、空の旅はまだ少し冒険的なものでした。しかし人々が空路で目的地にたどり着けたとき、それは魔法のような体験であり、今日の航空の捉え方とはまったく異なるものでした。これは、AIの規模がこれから数十年かけて1000倍に拡大していくことを示しています。 

競争においてフィンランドはどうですか？ 

Vainio：フィンランドはAI開発の最前線にはいませんが、遅れているわけでもありません。ここは小さな市場で、大企業も多くありません。ご存じのとおり、大規模な製品開発プロジェクトには多額の投資が必要です。一方で、フィンランドはその規模に比してよく健闘している国の一つです。 

他国と同様に、私たちは企業が概念実証（PoC）の実験を行っても、適切な価値創出の仕組みを待つまま終わってしまうという課題に直面しています。適切なAIモデルがあるだけでは不十分で、ソリューションは適切な場所で適切なタイミングで機能しなければなりません。例えば、それが要件であるならば、サービスが一晩でクラッシュするようなことがあってはなりません。 

種をあちこちにまく価値はない。選択を行い、大規模に到達できるよう投資を集中させなければならない 

AIによって産業界はどのようにグリーン移行を促進できますか？ 

Vainio：グリーン移行には社会全体での多くの行動が必要です。資源効率の改善や物流など、AIや機械学習モデルがうまく機能する場合もあります。例えば、廃棄物を減らすよう生産を最適化したり、ある場所から別の場所へ効率的に物資を移動させたりでき、これにより燃料コストが削減されます。AIはまた、再生可能エネルギーの価格設定と送電をより効率的にするツールをエネルギー市場にもたらします。 

Vuokko：グリーン移行とは、物事をより賢く行い、これまで慣れていたよりも細かいレベルで制御することを意味します。AIは、より複雑な目標をもって産業プロセスを操作できるようにします。結局のところ、品質、納期、プロセスの安全性、持続可能性など、数多くの目標すべてのバランスを取ることは非常に難しいのです。AIはマイクロ秒レベルで意思決定を行い、産業プロセスを継続的に微調整することを可能にします。 

Vainio：AIは計画の補助としても機能します。新しい領域の一つは、エネルギー効率の高い機械学習モデルです。計算はしばしば多くのエネルギーを消費するからです。 

AIの広範な活用における最大の課題は何ですか？ 

Vuokko：核心的な課題は、大きな破壊的変化（ディスラプション）がごくまれにしか起こらないことです。革命が訪れると、物事のやり方が変わり、そのときに実際の便益が生まれます。企業が機敏であるほど、新技術を受け入れやすくなります。革命が終わると、目標は現状を最適化し、調達原則やその状態で機械を効率的に動かし続けるその他すべてを含め、プロセスを固めることになります。つまり、企業を非効率にする変化を拒むという考え方です。しかし新たな革命が起きれば、業務は変わらなければなりません。 

Vainio：企業は、戦略レベルでAIを活用するためのより広い道筋が何であるかを特定できていないことがよくあります。典型的には、少しコストを下げて他社に後れを取らないようにしたいと考えています。しかしAI活用には様々な選択肢があり、専門知識を持っているか、それを求めない限り、自社のビジネスにとって何が最善かは自明ではありません。たいして役に立たない、最も簡単で明白なユースケースばかりを見ていると、罠にはまるのは極めて容易です。 

Vuokko：AIは規模の経済から大きな恩恵を受ける技術の一つです。個々のパイロットプロジェクトは、その規模が小さすぎて規模の経済を達成できないため、期待外れになることがあります。一方で、企業は大きな投資を行ったときに便益が生まれることも理解しなければなりません。種をあちこちにまく価値はありません。選択を行い、大規模に到達できるよう投資を集中させなければならないのです。 

企業はAIに対して不安を抱いていますか？ 

Vainio：不安はたいてい見当違いです。例えばマシンビジョンのソリューションでは、産業施設にカメラを設置することが多く、従業員の監視と誤って結びつけられるため懸念を招くことがあります。サイバーセキュリティもよく議論される点ですが、AIが他の技術より大きなセキュリティリスクをもたらすわけではありません。 

とはいえ、ChatGPTに入力したものすべてが組織外に共有されるという懸念はほとんどありません。中核事業に関わるものは外部サービスに入力すべきではありません。AIに関する倫理的な問題も、社会全体での適用可能性を議論する際には当然ながら重要です。 

AIの活用を進めたい企業にどんなヒントを贈りますか？ 

Vainio：原則として、AIはまず自社の中核事業で活用すべきです。支援機能でも小さな便益は得られるかもしれませんが、例えばエネルギー会社の最大の取り組みは、エネルギーの生産や配給に向けられるべきです。また、どう始めるかを理解し、ユースケースを見極められるようになる必要があります。その能力がなければ、コンサルタントの助けを借りて始めることもできます。 

Vuokko：二つのことが同時に起こる必要があります。一つは、企業で変革を実行するために必要な中核能力をどう構築するかです。加えて、技術を顧客にどう届けるかというアイデアも必要で、これは真に価値を生み出すもう一つのサイクルへと入っていきます。多くの企業は、コンセプトをどう顧客の手に届けるかを考えずに何か月も前進し、結果として落とし穴にはまります。ですから、前提条件を検討しながら同時にコンセプトを実際に実装しなければなりません。これは学びにもつながります。 

Vainio：小規模な企業にとっての朗報は、白紙の状態から始めるほうがAIを採用しやすい場合さえあることです。データセンターを持たない企業は、革新的な技術を使ってクラウド上で直接ソリューションを構築できます。