ABB Schweiz、業務シフトのためにAzureとGen AIを採用

世界的な産業技術のリーダーであるABBのスイス部門であるABB Schweiz AGは、Microsoft AzureとAzure OpenAI Serviceを主力産業用AIプラットフォームであるGenixに完全に統合することで、デジタルトランスフォーメーションを大きく前進させました。同社はGenix Copilotを通じて、現場のエンジニアにリアルタイムでAI主導の洞察を提供し、顧客がより効率的に操業し、排出量を削減し、ダウンタイムを最小限に抑えることを可能にします。.

新着情報AIを活用した産業インテリジェンス

ABBの最近のデプロイメントでは、Azure OpenAI Serviceと組み合わせてAzureクラウドインフラストラクチャを利用し、Genix Industrial AI Suiteをパワーアップしています。このシステムは、運用技術、情報技術、エンジニアリング技術システムから大量のデータを取り込み、生成AIによってそれらを文脈化し、実用的なガイダンスを提供します。.

その鍵となるのがGenix Copilotです。Genix Copilotは、エンジニアがリアルタイムで意思決定できるように設計されたAIアシスタントです。たとえば、技術者がセンサーやアナライザーのQRコードをスキャンすると、Copilotがライブのパフォーマンスと診断データを取り込み、コストのかかる遅延や出張を回避するための解決策を提案します。.

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具体的には、セメント製造やデータセンターなどのエネルギー多消費型産業の顧客は、このような成果を達成しているとABBは主張しています：

主要プロセスにおける15-18%のエネルギー最適化

効率の大幅な改善とカーボンフットプリントの削減

より迅速で正確な診断によるメンテナンスの「初回修理」率の向上

産業空間と持続可能性への広範な影響

ABBとマイクロソフトのパートナーシップは、パフォーマンスだけでなく、持続可能性にも関わるものです。ABBは、エネルギー消費量の削減、不必要なサービス訪問の回避、資産利用の最適化によって、顧客がよりスリムでクリーンなオペレーションを行えるよう支援しています。.

もう一つのジェネレーティブAIアプリケーションであるABBのMy Measurement Assistant+は、ジェネレーティブAIとARを活用し、計測機器の遠隔診断とメンテナンスを行います。ほとんどのテクニカルサポートの問題を数分で解決し、初回修正率を50%も向上させることができます。.

日本のテクノロジー産業への影響

このプロジェクトはスイスを中心としたものですが、その成果は、産業オートメーションと持続可能性が戦略的優先事項である日本を含む、ほとんどの先進国にも関連性があります。.

日本の製造業におけるAIの加速

日本には豊かな産業基盤がありますが、多くの工場はレガシーシステムに依存しています。ABBのGenix + Azureモデルは、リアルタイムのデータにAIを重ねることで、非効率を削減し、予知保全を拡大し、持続可能性を高めるという、説得力のある青写真を提供します。日本の製造業は、エネルギー消費を最適化し、資産の信頼性を向上させるために、このモデルを導入しようとする可能性が非常に高いでしょう。.

クラウドとAIのパートナーシップ強化

ABBとマイクロソフトの協業は、産業界の大手企業がグローバルなクラウドプロバイダーと提携し、分野に特化したAIソリューションを開発する方法を示すものです。特に、日本企業はAIとロボット工学、電力システム、オートメーションなどの分野の知識を組み合わせようとしています。.

持続可能性の水準を高める

日本政府や企業は、排出量の削減や資源の有効活用を迫られています。ABBの2桁のエネルギー最適化の結果は、日本の産業界の顧客がコスト削減のためだけでなく、持続可能性戦略に不可欠なものとしてAIを検討することを意味するかもしれません。.

人材・技能開発

インダストリアル・エッジAIの導入には、AI、クラウド運用、産業システムの理解という、まったく新しいタイプのエンジニアリング・スキルが必要です。GenixのCopilotのようなABBのツールがさらに登場するにつれ、日本の技術者市場はAI + OTのようなハイブリッドな役割へとシフトし、リスキルや分野横断的な知識の需要が高まる可能性があります。.

グローバルビジネスへの広範な影響

日本にとどまらず、ABBによるAzureとジェネレーティブAIの活用は、より広範なビジネスに影響を与えます：

オペレーショナル・レジリエンス:Copilotは、ダウンタイムを削減し、意思決定を迅速化するため、特にミッションクリティカルな業界において、組織の回復力を高めます。.

コスト効率:サービス訪問の減少と初回修理率の向上により、メンテナンスコストを大幅に削減できます。.

スケーラビリティ:GenixはAzure上にあるため、ABBは大規模なインフラストラクチャーのオーバーヘッドなしに、顧客のためにAIソリューションをグローバルに拡張することができます。.

持続可能な変革:ABBのエネルギー最適化の結果は、経済と環境の目標を一致させ、AI主導の持続可能性を強力に後押しします。.

課題とリスク

ABBや他のプレーヤーにとって、そのメリットは有望ですが、障害となる可能性もあります：

データ統合の複雑さ:多種多様な産業システムに由来するOT、IT、ETからのデータを統合することは、自明なことではありません。さらに、レガシーシステムとの互換性やデータの品質を確保することは、依然として大きな課題です。.

AIの信頼性と説明可能性:特にリスクの高いシナリオでは、エンジニアがAIによる推奨を信頼できるようにすることが課題となるでしょう。AIの判断が説明可能であることを保証することが鍵になるでしょう。.

セキュリティ:産業用システムは機密性が高い可能性があります。クラウドやAIのレイヤーを追加することで、攻撃対象が増加し、厳格なセキュリティ対策が求められます。.

規制とコンプライアンス：産業データとAIに関する規制の状況は、日本を含む地域によって異なります。グローバルなスケーリングには、強固なガバナンスの枠組みが必要です。.

結論

Microsoft AzureとAzure OpenAI Serviceを使用して、ABB Schweiz AGは、その先駆的なGenixプラットフォームで産業用インテリジェンスに大胆な飛躍を遂げました。運用ワークフローに組み込まれたジェネレーティブAIにより、ABBは顧客が効率をさらに改善し、排出量を削減し、資産集約的な部門をさらに信頼性の高いものにするのを支援します。.

この事例は、持続可能な産業変革を実現するために、クラウドインフラ、ドメイン専門知識、ジェネレーティブAIを結集し、日本のハイテク産業に強力な青写真を提供します。このようなモデルが日本中の企業で模倣されることで、AIを活用した近代化の波が、業績と環境目標の双方にとって大きな意味を持つようになるでしょう。.

結局のところ、ABBとマイクロソフトのコラボレーションは、ジェネレーティブAIがオフィスの生産性向上ツール以上のものであり、産業革新における戦略的差別化要因となり、よりスマートで環境に優しいオペレーションの未来を可能にすることを示しています。.