テクノロジーの潮流：AI ブームとライトハウスの導入 1.3 AI に関する議論の多くは、実証済みのアプリケーションよりも潜在的な可能性に焦点を当てている。また、 AI が期待外れであり、従業員の生産性を妨げていると嘆く声も多い。2024 年 7 月の報告書によると、経営幹部の 96% が AI が効率を高めると期待しているにもかかわらず、従業員の 77% が AI が自分の仕事量を増やしていると報告している14。実稼働環境では、AI が実世界に影響を及ぼさない15ことにより、グローバル平均と比較して展開が停滞しており、最近の調査では、AI への投資を増やす予定のリーダーたちの割合が前年比で 35 ポイント低下していることが明らかになった（2023 年の 93% から減少）16。特に、必要な人材の確保にコストがかかる国では、投資効果を裏付けるビジネスケースを見出すことが難しいと感じている組織もある。例えば、米国では AI 開発に関する 3 つの主要な職務に人材を採用するだけで、50 万ドル近くかかるからだ17。これは珍しいことではない。わずか 5 年前には、 IIoT とそのリアルタイム接続の可能性について同様の過熱報道があった。現在では、企業は接続コストを考慮して、予測メンテナンス、在庫管理、資産追跡など、最も高い投資効果が見込める分野を厳選して IoT を導入している。AI の飛躍的進歩も同様の傾向にあり、 I I o T と同様に、ライトハウスのトレンドは依然として最先端にある。上位 5 つのユースケースの 77% が分析 AI を導入しており、2023 年の平均 62% から増加。また、現在 9% が生成 AI を導入している18。図 5 は、サイト評価で提示されたライトハウスの上位 5 つの AI 対応ユースケースの成長と、2024 年のライトハウスのドメイン別 AI アプリケーションの内訳を示している。これらのユースケースは、ライトハウスの転換コスト、サイクルタイム、欠陥率19を平均して 50% 以上改善してきた20。デジタルツイン21から LLM まで、各テクノロジーのイノベーションは、ライトハウスのみでなく他の全企業に等しく新しいものである。商用レベルの LLM が初めて利用可能になったのが、わずか数年前だったことは忘れられがちだ。しかし、ライトハウスに一貫しているのはそのマインドセットだ。すなわち、実際のビジネスニーズに根ざした価値の裏付けを重視するアプローチである。次の章では、ライトハウスを他社と差別化するマインドセットについてさらに掘り下げ、生産現場とバリューチェーンの両方において、ライトハウスが AI に対する過剰な期待にどのように対処しているかについて実例を紹介する。 AIを活用したユースケースは、ライトハウスにおいて転換コスト、サイクルタイム、欠陥率を平均50%以上改善している。ライトハウスのグループ別の分析および生成AIユースケースの構成1 図 5 1622 2030 30 3240 424455697679910 期 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101 11 12 1329 4 資産管理 27 1 リソース管理 23 4 品質 12 7労働力の有効活用 18 1 製品開発 17 1統合計画および調達 14 1マテリアルハンドリング、フルフィルメント、ロジスティクス 23サプライヤーや顧客とのコネクティビティ2018年9月 2019年1月 2019年7月 2020年1月 2020年9月 2021年3月 2021年9月 2022年3月 2022年10月 2023年1月 2023年12月 2024年10月 2025年1月ライトハウスの選定にあたって提示されたトップ5のユースケースの割合（%） 2024年に認定されたライトハウスでバリューチェーン全体にAIを適用した工場（分野別ユースケース数）+19 p.p.分析AI 生成AI 1. 各ライトハウスにおけるトップ 5 以外のユースケースに占める割合出典：グローバル・ライトハウス・ネットワーク。グローバル・ライトハウス・ネットワーク：デジタルトランスフォーメーションのインパクトとスケールアップを推進するマインドセットの変化 11

JP Global Lighthouse Network 2025