拓海先生、最近部下から「IoTにAIを組み込もう」と言われているのですが、何から手を付ければ良いのか見当が付きません。そもそも論文で言う“インテリジェンス層”って現場では何を指すのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理できますよ。簡単に言えば、インテリジェンス層はAIサービスの“案内係”のような存在で、現場機器とクラウドの間で役割を取りまとめるんです。
案内係、ですか。つまり現場のセンサーやPLCといった“機械側”と、AIの演算をする“頭脳側”をつなぐ中間の仕組みという理解で合っていますか。
その通りです。要点を3つにまとめると、1) さまざまなプロトコルやハードを吸収する仲介、2) AIサービスを配備・管理するための共通機能、3) デバイス単位からクラウドまで分散して動かせる柔軟性、これがインテリジェンス層の要になりますよ。
なるほど。しかし我が社の現場は古い機械が多く、ソフトもバラバラです。それでも導入の効果は出るのですか。投資対効果が心配でして。
大丈夫、投資対効果は具体的に設計できますよ。まずは狙いを絞って、データ連携の低コスト化、モデルの再利用、運用負荷の低減の3点で効果を測ります。小さく試して価値を示すのが着実です。
これって要するに、既存の現場資産をそのまま活かしながらAIを動かすための“共通の土台”を作るということですか？
まさにその通りです。さらに付け加えると、クラウド中心で全部を賄うのではなく、エッジやデバイス側にも知能を分配できる設計であることが鍵なんです。ネットワークが不安定な現場でも働くんですよ。
分かりました。最後にもう一つ、本当に現場の人が操作できるようになるか不安です。運用と教育に現実的な見積りは出せますか。
できますよ。要点は3つで、まず運用は自動化で負荷を下げること、次にダッシュボードは役割ごとに簡潔化すること、最後に短期のOJTで回すことです。私が伴走すれば一緒に成果を出せますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめると、インテリジェンス層は既存の現場設備とAIを橋渡しする共通基盤で、導入は段階的に行い運用負荷を下げながら投資効果を確認していく、ということですね。
