ハネウェルCTO、AI精度85%では不足

両幹部はニューヨーク証券取引所で開かれたFortuneのAIQ Summitで講演し、いずれも限界を哲学的ではなく実務的なものとして位置づけた。ハネウェルのSuresh Venkatarayalu氏は精度を指摘し、顧客は99.9999%を求めるが最先端モデルは85%程度だと述べた。EcolabのAJ Wijesinghe氏はコストを指摘し、大量処理業務に最高モデルを投入するとトークン経済が破綻し、人間を使うより高くつくこともあったと語った。

Ecolabはモデルを最適化してトークンコストを約70%から80%削減し、AnthropicのClaudeやOpenAIのモデルを含む最先端モデルとオープンソースモデルの両方を使った。ハネウェルは、顧客がデータとモデルの主権を求めることもありオープンソースモデルを微調整しており、顧客が自ら選定し、NvidiaのNemotronチームと協力している。ガードレールのない未サポートのオープンソースモデルは危険だからだ。Venkatarayalu氏はまた、商用ビルに無線アップグレードが到来しつつあるが、オペレーターを介在させると述べた。ビルはTeslaのように1時間半停止するわけにはいかないからだ。

価値がどこに現れるかについて、Wijesinghe氏は、個別のAIは企業レベルでは測定可能な価値をほとんど加えず、機能内のバーティカルAIはいくらか加え、営業・財務・サプライチェーンなど機能横断的なホリゾンタルAIが最も加えると述べた。Ecolabは2027年までに年換算3億2500万ドルのコスト削減を見込み、相当額はすでに手中にある。同氏の枠組みでは、試金石はデータ基盤・プロセス準備・コスト規律のバランスが保たれるかどうかであり、どれかが重すぎれば価値は実現しない。既存の制御で7%の省エネを達成したハネウェルの顧客は今、AIが30%または40%上乗せできるかを問うている。