産業AI導入、2年で78%増

AVEVAは20年以上にわたり産業用途にAIを適用してきたが、その大半は独自の異常検知モデルのような限定的なツールだった。Garg氏によれば、最近変わったのは汎用基盤モデルの登場、ロボティクスと自律システムを加速させるフィジカルAIの爆発的普及、そしてソフトウェアレベルで自動化を進めるエージェントAIの出現だ。その結果は緩やかな成長ではなく、導入における段階的な飛躍であり、1件の研究ではわずか2年でほぼ78%の増加が示されているという。

産業システムは危険な環境で物理機器と相互作用するため、安全上のリスクは純粋にデジタルなAIとは異なる。予期しない判断が安全、信頼性、重要インフラに影響を及ぼし得るからだ。Garg氏は、新しいモデルは設計上説明が難しく、学習に伴って挙動が変わり得ると指摘する。だからこそAVEVAは、運用範囲や自動化を許容する範囲を定めるガードレールや、人間をオペレーターではなくスーパーバイザーとして位置付けることを重視している。このバランスはいまだ模索中だと同氏は率直に認める。

同社はAIと持続可能性が交差する隣接課題にも取り組む。Idaho National Laboratoryとは、間欠性の高い再生可能エネルギーが増える電力網を運用者が管理できるようにするAIによる電力網レジリエンスのプロジェクトを進めてきた。Garg氏は別途、IEEE P7100ワーキンググループの議長として、電力・エネルギー消費、資源使用、水消費、炭素にわたるAIの環境フットプリントを測る単一の方法論の確立に取り組む。報告と監督に共通の基盤を持たせる狙いもある。