AIBR プレミアム
拓海さん、お忙しいところすみません。部下から『AIを入れろ』と言われまして、導入の話を聞くうちに何が会社の利益に直結するのか分からなくなりました。今回の論文、要するに我々のような製造業でも効果が出るかどうかの話ですか。
素晴らしい着眼点ですね！端的に言うと、この論文は『AIそのものではなく、業界や分野がどれだけAI技術と結びつきやすいか（Domain AI Readiness、ドメインAI準備度）によって、企業が得られる利益が大きく変わる』と示しています。大丈夫、一緒に分解していきましょう。
ドメインAI…ですか。聞き慣れない言葉です。うちの現場は古い設備も多いし、デジタル人材も限られています。結局、投資しても無駄になるのではと心配でして。
不安は当然です。まず用語整理します。Artificial Intelligence (AI、人工知能)とDomain AI Readiness (ドメインAI準備度)は別物です。AIは道具であり、ドメインAI準備度はその道具が現場とどれだけ噛み合うかの『場の準備』だと考えてください。要点は3つです：データ・技術的互換性・学術と産業の接続です。
データの話は聞いたことがありますが、学術と産業の接続とは具体的に何を指すのですか。大学の論文が我々の工場にどう役立つのかイメージできません。
良い問いです。ここで論文の方法論が役に立ちます。著者らは特許分類であるInternational Patent Classification (IPC4、国際特許分類4桁)の共出現を分析して、どの分野でAI関連技術が増えているかを定量化しました。学術や研究の進展が特許への波及を通じて実務に結び付きやすい分野では、企業がAIを導入すると成果が出やすいのです。
これって要するに、我々が扱う製品分野そのものがAIに親和性があるかどうかが鍵ということですか。つまり業界側の土台ができていないと、いくら社内で頑張っても効果は出にくいということでしょうか。
まさにその通りですよ。要点を3つに絞ると、1）分野の技術的結びつき（外部の進展）が重要、2）社内努力だけでは限界がある、3）政策や産学連携が触媒になる、です。ですから経営判断では『自社の能力×分野の準備度』を見積もることが必要です。
なるほど。では我々のように職人技や現場ノウハウが中心の分野でも、外部の学術的な進展があれば救われるということですね。ではどのようにその“準備度”を評価すれば良いですか。
実務的には三つの着眼があります。第一に、当該分野の特許や学術成果にAI関連の記述がどれだけ増えているかを見る。第二に、地域や政策でAI普及を後押しする動きがあるかを確認する。第三に、自社のデータやプロセスがデジタル化され、AIで扱える形にあるかを評価する。これらを経営指標に落とし込めば投資判断がしやすくなりますよ。
分かりました。最後に確認ですが、結局我々は何をすれば良いですか。小さく始めて検証するべきか、大きく出て一気に変えるべきか迷っています。
素晴らしい判断軸です。私からは要点を3つ提案しますよ。1）まずは小さなPoC（Proof of Concept、概念実証）で価値を検証する。2）並行して業界の外部技術動向をモニターし、ドメインAI準備度が上がっているか確認する。3）成果が出たら段階的に拡大投資する。『急がば回れ』ではなく『検証→連携→拡大』の順で進められますよ。
わかりました、ありがとうございます。要するに、我々はまず小さく試して外部の動きを見ながら拡大する。ドメインの準備が整っているかどうかを評価軸に入れて、投資対効果を判断する、ということですね。自分の言葉で言うと、まず『試して納得できるデータ』を作る、という方針で進めます。
