製造業の付加価値を高めるには人と生成AIとの融合が鍵を握る

人知とAIを融合しイノベーションの創出サイクルを生み出す

　実は、「同様のアプローチは、生産性向上のための科学的アプローチにインダストリアルエンジニアリング（IE：Industrial Engineering）においては珍しくなかった」（芳賀氏）という。それが「IoTの普及に伴い分析目的の設定を後回しにするケースが増えてきた。データを活用した課題解決の意識が低下し、IEに悪影響をもたらしている」（同）とする。

　そこでデロイトは、IEと生成AIを組み合わせ組織のデジタル化を進めるアプローチ「FOA（Flow Oriented Approach）」を推奨している（図3）。「組織内の出来事やプロセスを現場の言葉で切り出し、現場の構造化／非構造化データを組み合わせることで有益なデータセットを構築し、データの組織内共有を容易にし、生成AIによる活用を促進する」（芳賀氏）考え方だ。

図3：デロイトが提唱する組織デジタル化のための「FOA（Flow Oriented Approach）」の概念

　FOAが目指すは「人知とAIの融合」だ。芳賀氏は「現時点の生成AIは、新たな知見を生み出す能力には限りがある。だが現場の事実を情報化し処理することで、生成AIは人が気づいていない仮説を提唱できる。そこから人が新たな気づきを得られれば、その仮説を検証して新たな知見を生みだせる」と説明する。このサイクルを回すことで「生成AIの賢さを高めつつ、その力を借りた共創のプロセスが進められる」（同）という。

データ管理にフォーカスし付加価値創出力や組織のデジタル化能力を高めよ

　そのうえで芳賀氏は「製造業におけるDXは、導入段階を経て、成果創出と業務変革の段階に入りつつある」とみる。この段階にあっては「（1）データマネジメントへのフォーカス、（2）付加価値の創出力、（3）デジタル化能力の3つの能力が必要になる」（同）とする。