製造DXに「生成AI×IoT」が最強のワケ、3つのハードルをどう越える？

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日本の製造業は岐路に立たされている。少子高齢化で労働力は枯渇し、低コスト競争が激化する中で持続的に成長するには、IoT/DXを推進していくことが急務だ。しかし、その実現は簡単ではない。せっかくIoTシステムを導入しても、あまり使われていないというケースもよく聞く。こうした課題を解決する大きな可能性を秘めいているのが、「生成AI」だ。生成AIとIoTをどう組み合わせればうまくいくのだろうか？本記事ではポイントとなる考え方や現場での具体的な活用方法などを、パナソニックの事例などを交えながら解説する。

製造業における「生成AIとIoT」の効率的な活用方法を解説

（Photo/Shutterstock.com）

従来の製造IoT/DXが抱える3つの問題

　製造業を取り巻くビジネス環境が厳しさを増す中、追い打ちをかけるように人材不足はますます深刻化している。こうした中で企業が生き残っていくためには、製造現場においてIoT/DXを推進することは必須だ。

　にも関わらず、IoT/DXがうまく進んでいる企業は少ない。その問題は、大きく3つに分類することができる。

　1つ目の問題は装置ごと、あるいは拠点ごとにデータ形式がバラバラになっていることだ。「データベース群がサイロ化して統合できない」「CSVファイルがAmazon S3に散乱している」「命名規則のバラバラなテーブルが用意されている」といった課題に心当たりがある企業は多いだろう。

　2つ目の問題は、異常復旧対応に時間がかかることである。コントローラーやセンサーなどIoT機器の種類は多種多様だ。IoTシステムからアラート通知が来ても、それぞれ対応方法が異なるため、マニュアルを探すにも一苦労ですぐに対応できないことも珍しくない。

　3つ目の問題は、過去の異常などの履歴を探すのが大変なことである。異常な事態が起こった場合には、原因究明と報告書作成のために履歴を探すことが必要になる。しかし多くの場合、こうした履歴はバラバラのフォルダに散乱しており、データ探索に時間がかかってしまうのだ。

　加えて、従来のIoTシステム自体も、多大なコストをかけて導入した割にはあまり使われないシステムになりがちだった。きれいなダッシュボードを作っても結局は誰も見ていないし、そもそも見える化止まりで業務改善にまで繋げられていない、という話はよく聞く。

　こうした課題を解決し、製造DXの新しいカギとなるのが「生成AI」だ。生成AIをうまく組み合わせることで、課題だらけだったIoTの活用フェーズと可能性は大きく広がる。では具体的に、IoTと生成AIをどのように組み合わせればよいのだろうか。パナソニックなどの事例とともに紐解いていこう。

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・これからのIoTソリューションに必要なのは「チャットファースト」
・IoTと三次元データの統合によりリアルデジタルツインを実現
・パナソニック事例：生成AI活用で98％以上の回答率を誇るFAQを整備

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