「AIって結局、私たちの仕事にどう役立つの?」
そんな疑問を一度でも持ったことがあるなら、この記事はきっとお役に立てるはずです。
AIというと、なんだか未来的で、遠い世界の話のように感じられるかもしれません。
でも今、まさにその「遠かったはずのAI」が、私たちのすぐそばの現場に入り込み、静かに、でも確実に、仕事の形を変え始めています。
たとえば、鉱山のような場所でも。
目に見えない「違和感」を、AIが見つけ出す
鉱業大手のBHPは、AIを「業務データをより良い日常的な意思決定に変える方法」と表現しています。
同社が重視しているのは、センサーや監視システムから得られるデータの分析です。
パターンを発見し、プラント機械の問題を事前に知らせることで、意思決定者に効率性と安全性を向上させる選択肢を提供しています。
そして環境への影響も軽減しています。
BHPのビジネスリーダーにとって、有用な問いは「どこでAIを使えるか?」ではなく「私たちはどのような意思決定を繰り返し行っているのか、そしてどのような情報がそれを改善するのか?」でした。
ポートフォリオであり、ショーケースではない
BHPは、AIが業務に与えるエンドツーエンドの効果を説明しています。
同社の言葉を借りれば「鉱物の採掘から顧客への配送まで」です。
リーダーたちは試験的な導入を超えて、AIを業務能力として扱うことを決めました。
まず、同社の業績に影響を与える小さな問題のセットから始め、結果で変化を測定できる場所を選びました。
同社は機械の計画外のダウンタイムを回避し、エネルギーと水の使用を引き締めることができました。
小さいながらも影響力のある問題に対処する各ユースケースには、オーナーとそれに伴うKPIが割り当てられました。
結果は、社内の他の業務パフォーマンス監視と同じ頻度でレビューされました。
BHPが日常的にAIを活用している場所
BHPは予知保全やエネルギー最適化などの分野に特に注力するだけでなく、自律走行車両やリアルタイムのスタッフ健康モニタリングなど、より先進的でありながら重要な業務でのAI活用も検討しました。
このようなカテゴリーは、物流、製造、重工業など、他の資産集約型環境にもよく適用できます。
予知保全
予知保全とは、予期せぬ故障やコストのかかる計画外の停止を減らすため、スケジュールされたダウンタイム中に修理を計画するプロセスです。
ここでは、AIモデルが車載センサーからの機器データを分析し、メンテナンスの必要性を予測します。これにより故障の数が減り、機器関連の安全インシデントも減少します。
BHPは、ほとんどの積載・運搬車両群とマテリアルハンドリングシステム全体で予測分析を実行しています。
中央メンテナンスセンターは、機械の健全性と潜在的な故障や劣化についてリアルタイムおよび長期的な指標を提供します。
予測は、機械を多用する業務の不可欠な部分となっています。以前は、そのような情報は「単なる別のレポート」として提示され、会社の官僚機構の中で埋もれてしまう可能性がありました。
現在では、メンテナンスを計画するチームに直接アクションを引き起こす閾値をモデル化し、定義しています。
エネルギーと水の最適化
チリのエスコンディーダにある施設でこの方法で予知保全を展開した結果、同社は2年間で3ギガリットル以上の水と118ギガワット時のエネルギーを節約したと報告しており、この成果を直接AIに帰しています。
この技術は、オペレーターにリアルタイムの選択肢と分析を提供し、異常を特定し、濃縮プラントや淡水化プラントを含む複数の施設で是正措置を自動化します。
同社が学んだ教訓は、意思決定が行われる場所にAIを配置することです。
オペレーターや管理チームがリアルタイムで推奨事項に基づいて行動できる場合、改善は複合的に進みます。
逆に、定期的な報告では、スタッフがデータの結果を見て、それが必要だと判断した場合にのみ意思決定が行われます。
データ分析のリアルタイム性とアクションへのトリガーの使用により、違いはすぐに明らかになります。
自律性と遠隔操作
BHPは、AI支援の自律走行車両や機械などの、より高度な技術も使用しています。
これらはより高リスクな領域ですが、この技術により作業員のリスク露出が減少し、インシデントにおける人為的ミスの要因が削減されることがわかっています。
同社では、複雑な業務データが遠隔施設から地域センターに流れています。
そのため、AIと分析を使用しなければ、スタッフがソフトウェアが達成するような方法であらゆる意思決定を最適化することはできません。
AI統合ウェアラブルの使用は、エンジニアリング、公益事業、製造、鉱業を含む多くの産業で増加しています。
BHPは、しばしば非常に困難な条件下で働くスタッフを保護する取り組みでリードしています。
ウェアラブルは個人の状態を監視し、心拍数や疲労指標を読み取り、監督者にリアルタイムの警告を提供できます。
一例として、BHPがエスコンディーダで使用している「スマート」ヘルメットセンサー技術があり、ドライバーの脳波を分析することでトラックドライバーの疲労を測定します。
リーダーが実行できる計画
業界に関係なく、意思決定者はBHPの現場でのAI展開の経験から教訓を引き出すことができます。
次の計画は、リーダーが業務上の問題領域でAIを活用する独自の戦略に役立つ可能性があります。
運用チームがすでに追跡している信頼性の問題と資源効率の問題を1つずつ選択し、KPIを付与します。
ワークフローをマッピングします。
誰が出力を見て、どのようなアクションを取れるのでしょうか。
データ品質とモデル監視のための基本的なガバナンスを整備し、その後、業務KPIと並行してパフォーマンスをレビューします。
より高リスクのプロセスでは意思決定支援から始め、チームが制御を検証した後にのみ自動化します。
まとめ:AIは、遠くの未来ではなく「足元の今」を支える
私たちはつい「AI=未来の象徴」として捉えてしまいがちです。
でも、実際の現場で使われているAIは、もっと地に足のついた、頼もしい「今の味方」でした。
鉱山の暗がりで、誰よりも早く異変に気づく目。
施設の片隅で、そっと不調を知らせてくれる耳。それが、現代のAIのあり方なのかもしれません。
もしあなたが今、AIに対して少しでも距離を感じているのなら、今日からその見方を変えてみてはいかがでしょうか。
AIは、あなたのすぐそばで、静かに手を差し伸べているのかもしれません。
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