投稿者 global-ai-media 
生成AIブームが一段落し、グローバルな産業界では「コンテンツを作るAI」から「実世界で機能するAI」へと焦点が移りつつあります。シーメンスをはじめとする産業大手が推進する「インテリジェントエージェント」や「組み込み分析」といったトレンドを紐解きながら、日本の製造業やインフラ産業が直面する労働力不足や継承課題に対し、どのようにAIを実装すべきかを解説します。
「対話」から「実行」へ：産業用AIの新たなフェーズ
昨今のAIブームは、主にLLM（大規模言語モデル）によるテキストや画像の生成に焦点が当てられてきました。しかし、世界の産業界、特に製造、エネルギー、交通といったインフラ領域では、より実務的な「AI in Action（実行するAI）」へのシフトが鮮明になっています。
Siemensなどのグローバルな産業テクノロジー企業が提唱するように、これからのAIは単にチャットボットとして質問に答えるだけでなく、現実世界のシステムと連携し、物理的なアクションや自律的な制御を行うことが求められています。これを支えるのが「インテリジェントエージェント」と「組み込み分析（Embedded Analytics）」という2つの技術潮流です。
インテリジェントエージェントによる自律化
インテリジェントエージェントとは、環境を認識し、目標を達成するために自律的に判断・行動するソフトウェアシステムを指します。従来のルールベースの自動化とは異なり、予期せぬ状況に対しても学習データに基づいて最適解を探索できる点が特徴です。
例えば、工場の生産ラインにおいて、部材の遅延や設備の異常を検知した際、人間の指示を待つのではなく、エージェントが自律的に生産スケジュールの再調整や代替ルートの確保を行うといった活用が想定されます。日本の製造現場では長年、熟練工の「勘と経験」がこの調整役を担ってきましたが、少子高齢化による技能継承の断絶が迫る中、こうした「判断の自動化」は待ったなしの課題と言えます。
エッジへの回帰：組み込み分析の重要性
もう一つの重要なトレンドが「組み込み分析」です。すべてのデータをクラウドに上げて処理するのではなく、機械やセンサーの内部（エッジ）でAI分析を完結させるアプローチです。
産業現場では、ミリ秒単位の遅延が命取りになる制御や、機密性の高い製造データの取り扱いが求められます。そのため、LLMのような巨大なモデルをクラウドで動かすだけでなく、特定のタスクに特化した軽量なAIモデルを機器に組み込む動きが加速しています。これは、日本企業が得意とするハードウェア技術や、現場での擦り合わせ技術と非常に親和性が高い領域です。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの産業AIトレンドを踏まえ、日本の企業・組織は以下の3つの視点でAI戦略を再構築する必要があります。
1. 「現場の暗黙知」のデジタル化とエージェント化
日本企業の強みである「現場力」は、言語化されていない暗黙知に依存しています。これをLLMなどの技術を用いて形式知化し、さらにインテリジェントエージェントとしてシステムに実装することで、熟練工が不在でも一定の判断品質を維持できる体制を構築すべきです。これは単なる効率化ではなく、事業継続性（BCP）の観点からも重要です。
2. クラウドとエッジのハイブリッド戦略
セキュリティや通信遅延の観点から、すべてをクラウドAIに依存するのはリスクがあります。特にインフラや製造業では、外部ネットワークが遮断されても稼働し続ける「自律性」が不可欠です。クラウドでの学習と、現場機器（エッジ）での推論を組み合わせたハイブリッドなアーキテクチャ設計が、日本国内の厳しい品質基準を満たす鍵となります。
3. 安全性とガバナンスを前提としたPoC
「AIがハルシネーション（もっともらしい嘘）を起こした」という事象は、チャットボットなら笑い話で済むかもしれませんが、物理的な機械を制御する産業用AIでは事故に直結します。欧州のAI規制やISO規格などの国際標準を意識しつつ、AIの判断根拠を説明可能にする（XAI）技術や、AIが誤作動しても物理的な安全装置が働く「フェイルセーフ」設計を初期段階から組み込むことが、社会実装への最短ルートです。