Ecolab幹部、最高AIモデルは人件費超えも

この発言はニューヨーク証券取引所で開かれたFortuneのAIQ Summitで行われ、HoneywellとEcolabの幹部が産業分野におけるAIについて慎重な見方を示した。Honeywellの技術責任者Suresh Venkatarayalu氏は精度の差を指摘し、顧客は99.9999%の信頼性を求めるが最先端モデルは85%程度にとどまると述べた。EcolabのAJ Wijesinghe氏は経済性に焦点を当て、最優良モデルを大量に使うとトークン経済が「天井知らず」になり、その後の最適化でトークンコストを約70～80%削減したと語った。両氏とも完全自律ではなく段階的な道筋を描いた。Venkatarayalu氏は、オペレーターが信頼を築く半自律の世界へ向かうとし、商用ビルには無線アップグレードが導入されるが、ビルはミッションクリティカルかつ安全クリティカルであるためオペレーターをループに入れると述べた。Wijesinghe氏は人間が主導するモデルを説明し、エージェント技術は単独で大規模運用するにはまだ成熟していないと語った。

Ecolabは最先端モデルとオープンソースモデルの両方を使い、食器洗浄機、害虫トラップ、水システムのセンサーでサービス訪問を減らし保守を予測している。チップ生産向けの水管理や、AIインフラの電力・冷却も手がける。Honeywell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、NvidiaのNemotronチームとともに厳選している。ガードレールのない非サポートのオープンソースモデルは危険だと警告する。その「見る、考える、行動する、学ぶ」枠組みは、HVAC、消防、セキュリティとアクセス制御などビルの資産を目録化し、BACnetで接続してAIエージェントがシステム間の関係を学び運用できるようにすることから始まる。Venkatarayalu氏は、触媒配合など化学をAIに教える方法も模索していると述べた。

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できる価値をほとんど加えず、機能内のバーティカルAIは多少加え、売上、財務、サプライチェーンを横断して成果から逆算するホリゾンタルAIが最も大きく加えると述べた。AIは単なる一技術であってはならず、全社変革と結びつける必要があり、データ基盤、プロセスの準備、コスト管理が等しく重要だと語った。Venkatarayalu氏は、AIをエッジ、顧客構内、クラウドのどこで動かすかは遅延、データ取引コスト、主権次第だとし、既存の制御で7%の省エネを達成した顧客が今やAIで30%か40%増を実現できるかを尋ねてくると述べた。今後の試練は、産業オペレーターが精度の差を埋め、人間を主導に置きながらトークンコストを抑えられるか、そしてEcolabにとって3億2500万ドルの目標が2027年までに実現するかどうかだ。