2010年代からGAFAを始めとするWeb領域や証券会社におけるトレーディング業務、銀行における信用評価・リスク管理といった金融領域において、大規模データに対するAI技術の活用が大幅に進められました。これらの業界はすでに膨大なデジタル・データの蓄積があり、かつ、ITシステムによる業務の標準化が確立していたことが特徴として挙げられます。
AI技術を製造・流通・エネルギーといった、より「フィジカル」な領域 活用していくためには、データの蓄積や業務の標準化といった土壌作りが重要であるため、検討開始から実装までに数年単位での時間を要することが予想されます。実際、現状の社会インフラ領域におけるAI技術活用は、研究開発段階、技術検証段階のものが大半でありますが、公共インフラの経年劣や、労働人口の減少といった社会課題の深刻化に伴い、AIの社会実装は着実に進んでいくと考えられます。
社会インフラ領域におけるAI活用のキーワード
本特集では、社会インフラ領域における今後のAI活用の潮流の一端を、以下の4つのキーワードを例に紹介しています。特に日本は労働人口の減少や設備の老朽化といった先進国特有の課題にいち早く直面するため、ここで作り上げたAIを将来、海外に向けて外販できる可能性も大いに考えられます。
このような認識のもと、YCP Solidianceでは、株式会社モルフォAIソリューションズと共同で、社会インフラ領域のうち特に物流業界およびビルメンテナンス業界における課題とテクノロジー活用の方向性、ならびに製造工場や建設現場におけるテクノロジーを活用した安全管理の高度化について調査・分析を行いました。各業界における課題や、具体的なテクノロジーの活用例を掘り下げた本レポートに関しては、以下よりダウンロードして下さい。