AIに出資するMicrosoftによる生成AI・LLMのパートナーシップが幅広い産業で進んでいる中、スイス重電大手のABBも、マイクロソフトとの戦略的パートナーシップを拡大しながら、AIや生成AI活用を進めています。ABBは以前からML/機械学習でAIを活用して、重工業における排出物監視方法を革新し、環境負荷軽減に貢献してきました。このAI活用に加えて、さらに生成AIを活用して、産業向けデジタルソリューションに生成AIを統合する取り組みを進めています。global.abbなぜABBがMLや最新の生成AIをグローバルに展開できるのか、様々なスタートアップや企業とオープンイノベーションで連携する戦略を紐解きながら、持続可能性や安全をテーマにABBがどのように生成AIを活用しているのかを分析していきます。要点ABBはAI/MLを活用しながら、排出物を事前に予測し、違反が発生する前に調整することや、ロボティクスによる品質改善を可能としてきた実績があります。OpenAIと自社のソフトに統合し、生成AI機能を実装したり、スタートアップと連携して生成AIの活用を取り込んでいます。ABBがAI活用を進める地盤には、スタートアップへの投資やアクセラレーター、大企業とのオープンイノベーションがあります。生成AIの活用に入る前に、ABBが以前からAIの活用で取り組んでいる方向性に触れたいと思います。ABBは、生成AIを導入する前から、生産性向上や環境負荷軽減に焦点を当ててAIを活用した新製品・サービス開発を行っています。提携して、企業がピーク時のエネルギーコストを回避できるようにする機械学習アルゴリズムを開発しています。工業顧客はピーク時の電力に莫大な料金を支払うことがあり、多くの顧客はそのような費用を避けるためにバッテリー貯蔵に頼ってきました。ABBのエネルギー予測アプリは、天気予報、特定の建物や回路の24時間エネルギー消費予測を考慮して正確な電力消費予測を提供すると主張しています。データに基づいて排出濃度を予測することができます。Suiteという分析ソフトウェアを提供しています。Suiteは、産業や工業における顧客のアセットパフォーマンス、プロセスの安全性、リスクプロファイル、デジタルツインを改善するアプリケーションをカスタマイズして使えるようにする分析プラットフォームです。new.abb.com生成AIを活用する前から、ABBは多くの企業が自社のビジネスのAI活用にとどまる中、外部のパートナーと連携してサービスとして提供することで、自社の産業のAI活用を促進する戦略を取っているのです。これらのデータ基盤があることで、生成AIで独自のデータを活用する際の強力な武器を持つことができています。Copilotという新しいアプリケーションが開発しました。Copilotは、一般的なLLMサービスに付帯するコード、画像、テキストの生成などの機能を可能にするだけではなく、産業固有のドメイン知識を埋め込んでいます。new.abb.com例えば、産業用温室効果ガス排出量とエネルギー使用に対する高度なモニタリングと最適化の洞察を提供する機能があるため、産業用アセットの寿命を最大20%延ばし、計画外の停止時間を最大60%削減するといわれています。Copilotを使うことで、従来のMLで予測するデータに加えて、生成AIでデータをさらに読みやすくしたり変換したりというインターフェイスがより柔軟になっている印象を受けます。つの業界価値の柱を戦略として据えており、従来のAI/MLアプローチから着実に顧客の持続可能性やオペレーション・Processなどの生産性向上を業界バーティカルに取り組んでいることがわかります。new.abb.comABBのAI活用を促進する100個のAIプランこのように、ABBは、MLや生成AIを持続可能性、運用の卓越性、プロセスパフォーマンス管理、サイバーセキュリティ、拡張自動化の主要なビジネス領域での潜在的な活用を見据えています。ABBはどのようにしてこれらのAI戦略を意思決定しているのでしょうか?実はABBは、2014年から産業用AI研究に専念してきました。2020年にはGenixと3DQiをリリースし、2023年現在、AI研究と開発の進捗が加速しています。AI研究と開発の進捗そして、実は現在、ABBでは100以上のAIプロジェクトを計画して追跡しているのです。global.abb計画は以下の分類に分けられ、AIネイティブな企業としての挑戦する本気度が伺えます。AMRs、アイテムピッキング、顧客チャットボット、予防的保守、エネルギー管理における利用が計画されています。社内用途でいうと、ナレッジマネジメント、AI教育、研究と実験、内部開発など一般的ではあるが何倍にも生産性を上げる可能性を秘めたものが多くなっています。global.abbAI/MLや生成AIについての認識が通常の企業とは一段上で、経営戦略として捉えているからこそ、パイプラインを整備して、AI活用につなげることができています。Atiya社長は、AIの開発、展開、使用を加速し、AIとABBのドメインノウハウを組み合わせて顧客のための革新を推進していると述べています。建物のエネルギー管理にデータを使用し、行動パターンと組み合わせて、排出削減、20%のコスト削減、機器寿命の延長をもたらす。駆動装置の故障予測を支援するためにAIを使用し、操作データを分析することで、装置の可用性を大幅に向上させ、メンテナンスコストを削減する。人間と機械の相互作用では、声コマンドを使用してロボットに指示を出し、顧客に使いやすさと迅速な設置をもたらす。new.abb.comさらに、ロボティクスはABBの重点領域であり、次のユースケースでAIの活用を模索、実行しています。ABBは機械ビジョンを活用したロボットセルを提供し、22マイクロメートルの精度で欠陥をチェックし、人間の20倍の速さで特定する。AIベースの評価基準を学習したABBロボットは、99.9%の診断精度とゼロの生産中断を提供する。センサーとAIシステムを搭載したABBロボットは、精度と作業安全性を向上させるためにシンドラーのエレベーターシャフトでのドリルと設置を支援する。3DビジョンとAIディープニューラルネットワークによって1時間あたり1400回のピックを実行できるABBロボットを作る。AI搭載の3Dビジョンナビゲーション技術を備えたABBモバイルロボットは、急速に変化する環境で自律的に作業できる。実際に、AI搭載のロボットソリューションへの需要の増加に対応するため、ABBは上海に世界クラスのロボティクスメガ工場を開設し、AI、デジタル化、ソフトウェアの革新に焦点を当てた新しいR&Dセンターを設立するなど、施設とAI革新能力に大規模な投資を行っているのです。電子設計自動化の統合は、チップ設計の主流のトレンドになると期待しています。LLM(大規模言語モデル)は産業用ロボットの自然言語コマンドの理解を強化し、情報処理能力と知覚実行能力を向上させると述べています。new.abb.comまた、Googleと提携してAI革新のためのハッカソンスタイルのイベントを開催し、中国でイノベーションコンテストを主催するなど、AI革新のための人材育成を支援しています。ハッカソンのような外部連携だけではなく、ABBはスイスのスタートアップSevensenseを買収し、次世代のAI搭載の自律移動ロボット(AMR)のリーダーシップを拡大し、AIとソフトウェア駆動の自動化をさらに進化させています。AIとソフトウェアによる自動化を進めるためにボスニアのソフトウェアサービスプロバイダーMeshmindの過半数の株式も取得しています。new.abb.comつまり、ABBは、社内でのイノベーションに加えて、MicrosoftやGoogleなどのビッグテックから、スタートアップに至るまで、様々なAIの社外の専門家と組み、取り込むことで、パイプラインを充実させているのです。有望なAIスタートアップに投資し、新しい技術にアクセスし、新しいセクターについての洞察を得て、新しいビジネスモデルについて学び、自社の壁の外で起こっている革新に対応することを確実にしているといえます。ABBの生成AI活用の基盤となるオープンイノベーション戦略このようにABBにとっては、社外のビッグテックやスタートアップと連携を可能にする基盤であるオープンイノベーション戦略としての共同イノベーションアプローチが重要になっています。このオープンイノベーションこそが、AIに投資して経営戦略として意思決定できているもう一つの背景なのです。(ATV)、そしてイノベーショングロースハブであるSynerLeapを活用しています。ABBはこれらのイノベーションツールを通じて、AIスタートアップとのオープンイノベーションを模索し、AIソリューションを開発に役立てています。ABBは、電動化、ロボティクス、自動化、モーションポートフォリオに沿ったスタートアップのエコシステムを拡大するために、ATVを通じて約3億ドルを投資しています。最近では、この投資戦略の一環として、生成AIを活用したスタートアップにも注目が集まっています。ちなみに、ATVの出資の記録はCrunchbaseからも見ることができます。AIは、商業ビルの暖房、換気、空調(HVAC)システムからのエネルギーコストと炭素排出を削減するために人工知能を活用しています。AIのシリーズA投資ラウンドをリードし、国際展開と製品開発に資金を提供しています。AIの予測、自己適応、スケーラブルなクラウドベースの人工知能を既存のデジタルソリューションに統合することができます。synerleap.comまた、ABBはSynerleapを通じて、スタートアップにABBのネットワーク、顧客、産業パートナー、テクノロジーへのメンターシップと独自のアクセスを提供して、イノベーションを促進しています。世界中のスタートアップとの共同プロジェクトは200以上に登っています。synerleap.com具体的な例として、ABBのパートナー企業であるInSkillが注目を集めています。InSkillは、産業労働者向けのAIパワードコパイロットを提供する革新的なプラットフォームを開発しています。inskill.aiInSkillは、機器やデバイスのために産業用のコパイロットを作成し、配布するために特別に設計されています。InSkillの主な特徴は以下の通りです:労働者がデバイス固有の情報やデータにアクセスできるようにする。リアルタイムで質問に答えることができる。労働者が機械や設備をより良く操作し、サービスを提供し、維持することを可能にする。Copilotsは、会話形式のインターフェースを通じて、機器やデバイスに関する労働者の質問に詳細な回答や手順を提供する強力なモバイルアプリケーションです。労働者は、InSkillアプリを使用してアセット固有の詳細に迅速にアクセスし、コパイロットに質問することで、詳細な回答や参照情報、手順を得ることができます。InSkillは面白いことにメーカーと工場の双方にこのCopilotを販売しており、製品や工場のプログラムにバーティカルなGPTを埋め込み、生成AI活用を製造業で推し進めています。オープンイノベーションに協力的なユニットがあればあるほど、機密や安全性の観点で協業しづらい製造業でも生成AI活用が世界に先駆けて進めることができるのです。InSkillは、過去5年間に産業用機械メーカーと密接に連携し、広範囲なコパイロットの配布と労働力の能力向上に必要な多くの機能をコアプラットフォームに組み込んできた実績があり、ABBともその協業を進めているのです。AIプロジェクトを推進するためのABBの共同イノベーションプロセスまたABBは、自社がどのようにAIのイノベーションを進めるかのプロセスを公開しています。これは4段階の共同イノベーションアプローチというものです。このアプローチは、エンジニアリングのドメイン知識とデータサイエンスの専門知識を活用し、ABB、パートナー、および顧客が共に高度な分析と人工知能ソリューションを作成できるようにします。顧客とABBのステークホルダーによるワークショップを通じて、産業用AIの問題が特定され、バリュープロポジションをつくります。適切な品質のデータにアクセスするために、データの調査と収集が行います。AIモデリングのフェーズで、データの探索とモデリングの準備を行います。デプロイフェーズでは、AIモデルのデータパイプラインとワークフローを運用化します。new.abb.comABBはこれらの手法を使って、太陽光発電所のパフォーマンスモニタリングでは、太陽光発電所のパフォーマンスをモニタリングするための高度な分析ソリューションを開発するのに成功しています。標準回転機器の予測保守では、ABBは、回転機器の予測保守のためのソリューションを開発するために共同イノベーション手法を適用しています。AIなどのファウンデーションモデルを使うか、ファインチューニングを行うか、独自モデルを作るかという形に変わってくるでしょう。これはデザインシンキングやリーンスタートアップの手法に近いもので、AIプロジェクト推進の際の模範的なプロセスですが、特徴的なのはバリュープロポジションの段階で関係者を集めて実施することで、適切な課題設計を促しています。AI/MLで構築してきた着実なデータ基盤を使って、自社の得意な産業特化型の生成AI活用を外部のパートナーと柔軟に連携して実装していくABBの姿勢は、他の企業の生成AI活用の模範となるでしょう。今後のパイプラインの進捗にも注目が離せません。調査手法についてこちらの記事はデスクリサーチAIツール/エージェントのDeskrex.AIを使って作られています。DeskRexは市場調査のテーマに応じた幅広い項目のオートリサーチや、レポート生成ができるAIデスクリサーチツールです。調査したいテーマの入力に応じて、AIが深堀りすべきキーワードや、広げるべき調査項目をレコメンドしながら、自動でリサーチを進めることができます。ワンボタンで最新の100個以上のソースと20個以上の詳細な情報を調べもらい、レポートを生成してEmailに通知してくれる機能もあります。ご利用をされたい方はこちらからお問い合わせください。生成AI活用におけるLLMアプリ開発や新規事業のリサーチとコンサルティングも受け付けていますので、お困りの方はぜひお気軽にご相談ください。自律的ループ調査のマルチラウンドモードβ版公開...検索結果を評価して、自律的に改善と調査を繰り返します。2024メーカーLLMMLオープンイノベーションメーカー生成AI製造業重工業重電このフィールドは空白のままにしてくださいメディアを購読するメディアの更新をメールでお知らせします。ご確認のメールを送信しました。受信ボックスか、迷惑メールフォルダを確認して購読手続きを完了してください。関連記事ソフトウエアAI・生成AI×スポーツテックのスタートアップ事例14選!選手育成からファン体験まで網羅的に解説!AIと生成AIがスポーツ業界にもたらす変革について解説。選手のパフォーマンス向上、ファン体験の革新、ビジネスチャンスの拡大など、最先端のスタートアップ事例を交えながら、スポーツの未来を切り拓くAI技術の可能性と課題に迫ります。Figure、TeslaなどのAI活用に迫る!生成AIがヒューマノイドロボットにもたらす革新を探る。対話能力の向上など、最新技術の動向と将来展望を解説。AIとロボティクスの融合が切り開く新時代を考察。生成AIを活用した材料探索スタートアップが台頭し、持続可能な未来に向けて巨額の資金調達に成功しています。MaterialsやCuspAIなどの先進企業の取り組みを通して、AIによる新素材開発の最前線と将来性、課題について解説します。S24バッチのAIスタートアップ63社が、B2B分野を中心に産業の革新を牽引しています。生成AIの台頭や、サンフランシスコを超えたグローバルなAIイノベーションの可能性など、最新のスタートアップ動向を詳細に分析。AIがビジネスの未来を形作る上で直面する課題と展望も解説します。KYOTOに登壇した23社のスタートアップから、日本のAI・生成AI活用の最新トレンドを探ります。物流、衛星データ、経営支援など多様な分野での革新的なAI応用事例を紹介し、日本のAIスタートアップの成功要因と今後の展望を分析します。自動車業界では、電動化の潮流に加えて、ソフトウェアとAI技術の重要性が高まっています。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。ΔホームメーカーDeskrexAIリサーチとは生成AIの市場調査・デスクリサーチツール『Deskrex.ai』がお送りする新規事業に役立つ生成AIの情報を発信するメディアです。毎週、生成AIに関するビジネス活用の事例をお届けしています。起業や新規事業、コンサルやリサーチャーの市場調査にお役立てください。2024」から学ぶAIの現状と2025年の未来予測2024.10.192024.10.22AI×宇宙ビジネス:SpaceXが導く最前線スタートアップ10選と生成AIの今後の活用2024.10.152024.10.18Amazonの生成AI×EC・Alexa・AWSのビジネスモデルの新戦略2024.10.022024.10.22このフィールドは空白のままにしてくださいメディアを購読するメディアの更新をメールでお知らせします。ご確認のメールを送信しました。受信ボックスか、迷惑メールフォルダを確認して購読手続きを完了してください。無料ではじめる無料ではじめるこのメディアについて生成AIの市場調査・デスクリサーチツール『DeskRex.AI』がお送りする新規事業に役立つ生成AIの情報を発信するメディアです。defined.")}))})()。