その記事は最初に「Top Engineer」誌で掲載されました。

人工知能（AI）への産業の関心は、生成的AIの登場やChatGPTなどの大規模言語モデルベースのツールの人気により急激に高まっています。しかし、AIの真の可能性を見るにはまだ遠いです。Silo AIの世界クラスのAI専門家は、企業にAI投資を自社のコアビジネスに向け、実際の持続的な価値を生み出すように助言しています - 技術として、AIは規模の経済から大きな利益を得ます。

Silo AIは、欧州最大の民間AI研究所であり、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保持しており、AIをさまざまな産業に適用する幅広い実績があります。

Silo AIは、その創設者たちが欧州でのAI人材流出を認識し、米国と中国がAI開発を牽引している中で、欧州が地域内でAI人材を保持し、グローバルでの技術的競争力を維持するためには、西部と東部のAI企業に対する欧州の相当物が必要であると認識したときに生まれました。

人工知能（AI）は今や100年以上前の航空と同じ段階にあります。

このアイデアは、国々の価値観の違いに一部根ざしており、欧州の価値観をAI開発に取り入れる必要性を強調すると同時に、トップの学術的AI研究をエンジニアリングの才能と結びつけることで産業全体の実用的な製品開発ニーズに応えることを目指しています。それ以来、Silo AIは、顧客のためにさまざまな産業で特注のユースケースにAIソリューションを提供してきました。彼らのビジョンは、人々のためのAIを構築し、AIが顧客に実際の価値を創造できる場所に焦点を当てています。

我々は、Silo AIの最高技術責任者であるNiko Vuokkoと最高運営責任者であるJaakko Vainioにインタビューする機会を得ました。彼らはともにAIの主要な専門家であり、長年の経験を持っています。Vuokkoはスマートなオブジェクト、例えば採掘機などのソリューションを開発するスマートシングス事業部を率いています。一方、Vainioは、デジタルビジネスやクラウドベースのソリューションに焦点を当てたスマートアプリケーション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: 人工知能は広範な分野であり、一人の人間が理解できるものからは遠いものです。それの具体的な実装の1つは大規模言語モデルです - これはヘッドラインで話題になっていますが、まだAIのごく一部です。

Vainio: 生成的AIへの関心が大幅に高まっています。背景では、科学的な開発が急速に進展し、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の価値を顧客に提供する面で考えています。たとえば、私たちはニューラルネットワークを作成しますが、顧客がデータをほとんど持っていない場合は、生成的AIや大規模言語モデル、またはより伝統的な手法も使用します。

Vuokko: AIは、将来競争上の優位性を提供する要素の大部分と言えるでしょう。技術がどのように理解されるべきかの核心です。歴史を見ると、過去には機械産業が電化されました。なぜなら、電気が機能を追加することを容易にしました。その後、電子工学が登場し、次に、デバイスをインターネットに接続できるようになり、ソフトウェアが統合されました。AIは次の主要な革命であり、まもなくどこにでも存在するようになります。なぜなら、より良い結果を達成することを簡素化し加速するからです。

現在、産業利用の段階はどのような状況ですか？

Vainio: 産業利用の段階は、業界や企業、その規模によって大きく異なりますが、まだあまり進んでいません。もちろん例外もあり、すでにかなり高度な利用が行われています。AIを活用するためには、企業がデジタル化についての準備をしなければなりません：データとITインフラストラクチャが整っている必要があります。重要な要素の1つは、まだAI人材の不足があるということです。企業はまた、AIの可能性をもっとよく認識することを学ぶ必要があります。

Vuokko: 多くの有効な理由があるため、産業は新しい技術を採用するのが遅いです。人工知能（AI）は今や100年以上前の航空と同じ段階にあります。最初の商用飛行機は2〜3人の乗客を運ぶことができ、航空旅行はまだ少し興奮していました。しかし、人々が空路で目的地に到達できるようになったとき、それは魔法のような体験でした。これは、航空が今日どのように認識されているかとは無関係です。これは、AIのスケールが何十年もかかり、数千倍に増加することを示しています。

フィンランドは競争でどのように立ち向かっていますか？

Vainio: フィンランドは人工知能（AI）の開発で先頭に立っているわけではありませんが、遅れをとっているわけでもありません。これは小さな市場であり、ここには大きな企業がほとんどありません。私たちは、重要な製品開発プロジェクトには大きな投資が必要であることを知っています。一方で、フィンランドはその規模に対して良い成績を収める国の一つです。

他の国々と同様に、企業が価値創造メカニズムを待ち望んでいる概念実証実験を行っているという課題に直面しています。適切なAIモデルを持っているだけでは十分ではありません。解決策は、適切な場所と適切なタイミングで機能する必要があります。例えば、その要求がある場合、サービスは一晩中クラッシュしてはいけません。

すべてに穀物を広める価値はありません。選択を行い、それに応じて投資を集中させる必要があり、大規模化を図るべきです。

産業はどのようにして人工知能（AI）を通じて緑の転換を促進できますか？

Vainio: 緑の転換には、社会全体での多くの行動が必要です。いくつかの場合、人工知能（AI）や機械学習モデルがうまく機能します。たとえば、リソース効率や物流の改善などです。例えば、生産を最適化して廃棄物を減らしたり、商品を効率的に移動させることで燃料費を削減することができます。AIはまた、再生可能エネルギーの価格設定や送電を効率化するツールをエネルギー市場にもたらします。

Vuokko: 緑の転換は、よりスマートに事を行い、通常よりも詳細なレベルで物事を制御することを意味します。AIによって、より複雑な目標で産業プロセスを操作することが可能になります。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、多くの目標をバランスさせるのは非常に難しいことです。AIは、マイクロ秒単位での意思決定を可能にし、産業プロセスを継続的に微調整することができます。

Vainio: AIはまた、計画支援として機能します。新しい領域の1つは、計算がしばしば多くのエネルギーを消費するため、エネルギー効率の高い機械学習モデルです。

広範なAI利用に対する最大の課題は何ですか？

Vuokko: 最大の課題は、大きな変革が非常に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、実際の利益が生まれる時です。企業がより俊敏であれば、新しい技術を受け入れるのが容易です。革命が終わった後、目標は現状を最適化し、調達原則やその他のすべてがその世界の状態で効率的に機能するようにプロセスを確立することです - 会社が非効率になる変更を拒否することです。しかし、新しい革命では、運営が変わる必要があります。

Vainio: 企業は、戦略レベルでAIを活用するためのより広範な道筋を見つけていないことがよくあります。一般的に、彼らはコストを少し削減し、他の企業に遅れを取りたいと考えています。しかし、AIの利用方法にはさまざまな選択肢があり、あなたのビジネスにとって最適なものは、専門知識があるか、それを求める必要がない限り自明ではありません。易しいものや明らかな用途にだけ目を向けても、あまり助けにならないことがありますので、その罠に陥りやすいです。

Vuokko: AIは規模の経済から大きな利益を得る技術の1つです。個々のパイロットプロジェクトは規模が小さいため、規模の経済を達成できず、失望することがあります。一方で、企業はまた、重要な投資が行われると利益が生まれることを理解する必要があります。すべてに穀物を広げるのは価値がないのです。選択を行い、それに応じて投資を集中させる必要があり、大規模化を図るべきです。

企業は人工知能（AI）に対して恐れを抱いていますか？

Vainio: 恐れは通常、誤解から生じます。たとえば、機械ビジョン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よくありますが、これは従業員の監視と誤解されることがあります。サイバーセキュリティも頻繁に議論されることがありますが、AIは他の技術よりも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。

しかし、ChatGPTに入力されるすべての情報が組織外に共有されるという懸念があります。コアビジネスに関連するものは、外部サービスに入れてはいけません。倫理的な問題も重要です。AIの適用可能性について議論する際には、自然に重要な問題です。

企業がAIの利用を進めるためにどのようなアドバイスを提供しますか？

Vainio: 基本的に、AIはまず自社のコアビジネスで活用すべきです。サポート機能は小さな利益をもたらすかもしれませんが、たとえば、エネルギー会社の主な取り組みはエネルギーの生産や配布に注力すべきです。また、どのように始めるかを理解し、ユースケースを特定する方法を学ぶ必要があります。これに対する能力がない場合は、コンサルタントの助けを借りて始めることができます。

Vuokko: 同時に2つのことが起こる必要があります。1つは、企業内の変化を実現するために必要な基本的なコア能力をどのように構築するかです。さらに、顧客に技術を提供する方法についてのアイデアが必要です。これにより、本当に価値を創造する別のサイクルに入ることができます。多くの企業は、顧客の手に概念を持って行く方法を考えずに数か月を前進させ、その結果、落ち込んでしまいます。したがって、同時に前提条件を考慮し、概念を実践に移す必要があります。これはまた、学びにつながります。

Vainio: 小規模企業にとっては、白紙から始める場合、AIの導入がさらに容易になる可能性があります。データセンターがない企業にとっては、革新的なテクノロジーを直接クラウドで利用してソリューションを構築することができます。