産業用AIが、タイの次なる製造業の変革を後押し

タイの工場や鉄道システム、そして東部経済回廊（EEC）のスマートシティ計画で産業用AIの導入が進んでいる。投資の拡大に伴い、産業システムの運用も新たな複雑さを増している。

タイの次なる産業の高度化は、新しい道路や鉄道、工場、スマートシティを整備することだけでなく、それらをいかに高度に設計・運用・維持できるかによっても左右される可能性がある。

インフラや製造業、スマートシティ開発への投資が加速する中、産業システムはより複雑化している。同時に、人工知能はデータ処理や一般的な事務作業の域を超え、エンジニアリング上の意思決定や運用計画、さらには実際の産業現場へと活用の場を広げつつある。

タイは現在、複数の大規模な投資を推進している。これには、2025年から2026年にかけての75億米ドルを超える交通インフラ投資、東部経済回廊（EEC）における397億1,000万米ドル規模のスマートシティ計画、そして2033年までに192億2,000万米ドルに達すると予測されるデジタルトランスフォーメーション市場が含まれる。

産業プロジェクトが大規模化し、相互接続が進む中、製造業者やインフラ運営者は新たな運用上の課題に直面している。システムの複雑化、専門的なエンジニアリング人材への需要の高まり、持続可能性への要求、そして複数のプラットフォームにまたがるデータ管理の必要性が、データを統合し、運用上の意思決定を支援する技術への需要を押し上げている。

産業用AIが現代産業のニーズに応える
ダッソー・システムズの南アジア太平洋地域担当インダストリー・プロセス・コンサルティング・ディレクター、ヴェンカット・バラスブラマニアン氏は、企業におけるAI活用の大部分が依然として言語モデルや汎用型AIアシスタントに集中していると指摘する。

しかし、産業界が求めているのは、それとは異なる種類のインテリジェンスである。製造業者や交通事業者、エンジニアリングチームには、業務システムや資産、実際の稼働環境から得られるデータを結びつけ、エンジニアリング上の制約を踏まえて分析を支援できるAIが求められている。

ここに、産業用AIが注目を集める理由がある。言語やテキスト情報を主な対象とする汎用型AIツールとは異なり、産業用AIはエンジニアリングシステムや運用プロセス向けに設計されている。

ワークフローや資産、物理的環境から得られるデータを結びつけることで、意思決定を行う前に変更による影響を評価することを支援できる。

工場や鉄道プロジェクトに大きな可能性
タイの製造業、とりわけ自動車・電子産業において、ダッソー・システムズは「3DEXPERIENCE」や「Virtual Companions」といったプラットフォームに大きな可能性を見いだしている。

これらのシステムは、エンジニアリングデータ、運用情報、リアルタイムのセンサーデータを結びつけることができる。これにより製造業者は、生産ラインの変更をシミュレーションしたり、運用モデルを検証したり、工場の現場で実際に変更を加える前に保守計画を立てたりすることが可能になる。

鉄道・交通分野も重要な領域の一つである。タイでは、タイ・中国高速鉄道、EECの3空港連結鉄道、そしてバンコクの都市鉄道網など、大規模なプロジェクトが進められている。

こうしたプロジェクトでは、技術要件を管理し、プロジェクトのライフサイクル全体にわたって変更による影響を追跡することが、産業用AIの重要な活用例とされている。

同様のシステムは、複数のプロジェクトにまたがる知識管理や継続的な影響評価、さらにエンジニアリング要件との整合性を維持した設計モデリングにも活用できる。

ダッソー・システムズが示す産業用AIの事業効果
ダッソー・システムズによると、産業用AIは複数の分野で測定可能な事業上の成果をもたらす可能性がある。具体的には以下の通り。

• 開発から運用までのプロセスを15～50%加速
• 生産プロセスの所要時間を25%削減
• 製造・プロジェクト管理コストを5～40%削減
• エラーを早期に検出することで、品質上の問題を30～90%削減
• 生産性と運用効率の向上により、売上高を10%以上増加

国家AI計画が、人材育成と導入拡大の目標を設定
タイのAI政策の枠組みは、「タイランド4.0」の開発方針を支えるとともに、地域のAIハブとしての地位を確立するという国の目標を後押しする「国家AI戦略・行動計画2022～2027」を軸に構築されている。

この計画は5つの戦略から成る。第1の戦略は、AIをめぐる倫理・法律・規制上の課題への認識を高め、社会のAIへの備えを整えることに焦点を当てている。目標には、少なくとも60万人を対象としたAI法制・倫理に関する認知度の向上と、実効性のある法制度・規制枠組みの確立が含まれる。

第2の戦略は、持続可能なAIインフラの整備を扱う。タイは「政府AI準備度指数（Government AI Readiness Index）」で世界トップ50入りを目指すとともに、官民双方のAI開発を支えるデジタルインフラへの年間投資を10%増加させることを目指している。

第3の戦略のもと、タイは今後6年間で3万人を超えるAI専門人材の育成を計画している。第4の戦略は、少なくとも100件のAIプロトタイプを開発することで研究・イノベーションを強化し、2027年までに少なくとも14億2,000万米ドルに相当する経済的・社会的便益を生み出すことを目指している。

第5の戦略は、政府機関や既存企業、スタートアップ企業を含む幅広い分野でAIの導入を促進するもので、AIを活用したイノベーションを導入する組織を少なくとも600団体とすることを目標としている。

政府、AIをより広範な経済戦略と結びつける
AIはまた、タイが中所得国の罠を脱し、持続可能な成長を実現するため、アヌティン・チャーンウィラクン首相政権が発表した5つの経済戦略のうち3つにも盛り込まれている。

包摂的な成長戦略のもと、政府は中小企業や低所得層への支援を進める一方、デジタル・AIスキルへのアクセス拡大を図る方針だ。また、「メイド・イン・タイランド」構想を通じて、公共調達においてタイの中小企業により多くの機会を提供することも目指している。

第2の戦略は、デジタル技術、AI、ロボティクス、半導体、クリーンエネルギーをはじめとする未来産業を中心に、経済構造を再編することを目指すものだ。政府はまた、大学をイノベーション拠点として強化し、ディープテックの開発を支援するとともに、輸入技術への依存を減らし、タイのスタートアップ企業の海外展開を支援するマッチングファンドを設立する方針も掲げている。

農業分野では、政府はAIとビッグデータを生産計画や気象予測に活用することで、精密農業への移行を加速させることを目指している。この政策は、生産性の向上やコスト管理、そして食料安全保障におけるタイの役割強化を図る、より広範な取り組みの一環に位置づけられている。

人材と産業界との連携が、AI導入拡大の鍵に
産業用AIの導入が拡大するにつれ、高度なシミュレーション技術やデジタルツイン技術、そしてデジタルエンジニアリングの分野に精通した専門人材の育成が、各産業への導入をより広く支えるうえで鍵を握ることになる。

バラスブラマニアン氏は、学術界と産業界のより強固な連携が、産業用AIを支えるために必要な技術人材の育成につながり得ると述べた。同氏はまた、シミュレーションおよびVirtual Twinのツールは、産業・インフラプロジェクトの計画・設計段階から導入できるとも指摘した。

タイの今後の進展は、最終的には、国家AI政策を製造業、交通、農業、エンジニアリング、そして公共サービスの各分野における実践的な応用へと転換できるかどうかにかかっている。