森林の害虫被害対策からファッションのトレンド予測までーAIによる業務効率化

メインビジュアル : 森林の害虫被害対策からファッションのトレンド予測までーAIによる業務効率化

スウェーデンの林業に携わる企業では、今、人には決して依頼しようと思わない種類の新しい仕事が生み出されています。それらは、パルプの煮沸工程を長時間休まず観察したり、衛星写真を使って寄生虫を追跡したり、延々と続く法律文書を扱うような仕事です。

たとえば、梱包材メーカーのビレルドコースナス社では、木材チップをパルプに変える煮込み作業にかける最適な時間を知るために大量のダイアグラムを分析する必要があり、いち早くAIを導入しました。この作業は人を使って行うことも可能ですが、同社は「1日中、このような図表をひたすら確認する作業をやりたがる人を見つけるのは難しい」と考えています。

「AIベースのマシンならば、人間にとって退屈としか思えない作業でも、大量のデータを分析して、必要なパターンを見つけ出すことができます」と説明するのは、同社の知的財産管理の担当ディレクターであるオッレ・ステフナー氏です。「工程の監視やダイアグラムの分析といった単調な作業をマシンに奪われても、残念に思う人はいないでしょう。それに、実際の人間のスタッフが必要とされる仕事は、ほかにもありますから。」

このように日常のありふれた作業にAIを導入することには、多くの利点があります。コンサルタント企業のソゲティ社でAIソリューションの開発を担当するジョアキム・ワールクビスト氏は「なかでも最大のメリットは、コストのかかる手作業の自動化や、製造工程で使用される機器のメンテナンス時のアイドルタイムの短縮などでしょう」と指摘し、「ビレルドコースナス社のような企業では、AIを製造工程の改善に役立てることも可能です」と付け加えました。

業界における最新の事例としては、スウェーデンの林業会社がコスト削減と利益拡大のためにAIを導入したことが挙げられます。また、同国の銀行では顧客向けのロボットアドバイザーやチャットボットなどのサービス開発を進めていたり、ファッション大手のH&M社が、AIとビッグデータを利用したトレンドの予測と物流チェーンの最適化に取り組んでいたりするのも、注目すべき取り組みです。ワールクビスト氏によれば、「AI利用の面で、林業はまだ小売業や製造業に後れを取っているものの、既存の加工産業系企業の中では自動化に対して最も強い意欲を見せている」といいます。

一方でソゲティ社は、スウェーデン最大の森林所有企業でもあるスベアスコグ社と共同で、森林の衛星写真を基に自己学習を繰り返すことによって、ヤツバキクイムシによる被害発生の兆候を見つけ出せるアルゴリズムを開発しました。スウェーデンでは、今年、この害虫を原因とする森林枯損の被害額が最悪のケースで60億クローナ、つまり約62,200万ドルにも上り、AIがこの害虫に対する最も効率的な防御手段の1つになり得ると考えたのです。

「スタッフが長靴を履いて森の中に入り、自らチェックしても、最終的に同じ情報が得られるかもしれませんが、AIを利用すれば、膨大な手作業にコストをかけずに同じ成果を達成することが可能です」と、ワールクビスト氏は説明します。

また、ヨーロッパ屈指の製紙・梱包材メーカーであるストラ・エンソ社は、社内の法務部門の負荷を軽減したいと考え、AIの新たな応用方法を見つけました。法務部門では膨大な数の契約書を扱いますが、その中に潜む不備を発見できるようにアルゴリズムを訓練することで、法務担当者の手間を減らそうというのです。この試みは、AIが出した結果を法務担当者による評価や検討結果と比較する最初の試験運用をすでに終え、新たなプロジェクトと組み合わせて次の段階へと進める検討段階にあります。ほかにも同社は、フィンランドの工場におけるパルプの分析にAIを利用中です。

ビレルドコースナス社のステフナー氏によると、同社は現在、AIを林業にとってさらに身近なものにすることを目標に、低コスト化したコンピュータの処理能力と、より高度なセンサーを利用してソリューション開発を行っているといいます。そのために同社では、ロボットの採用で効率化が見込める作業を見極めるため、社内のすべての業務プロセスを対象とする2年間の実証プログラムを実施して、自動化への努力を続けているのです。

今ではステフナー氏は、自信を持ってこういえるようになりました。「問題の解決にAIが必要とされる場合でも、私たちには十分に対応できる知識があります」と。

 

この記事はBloomberg向けにジェスパー・スターンが執筆し、NewsCredパブリッシャーネットワークを通じてライセンスされたものです。ライセンスに関するお問い合わせはlegal@newscred.comにお願い致します。