A.T. カーニー株式会社は、「KearneyとAWSの提携は、いかに製造業のAI変革加速を支援するか」を公開しました。
4つの指標を軸に、最大22％の改善便益が提示されています。スループット10～20％向上、単位コスト8～12％削減、総合設備効率16％改善、新製品の市場投入速度22％改善という4指標です。
KearneyとAWSの製造業AI変革で最大22％の改善便益を4指標で提示
本論考では、KearneyとAWSの協働により製造業がAI変革を加速することで得られる便益として、4つの指標が示されています。スループット10～20％向上、単位コスト8～12％削減、総合設備効率16％改善、新製品の市場投入速度22％改善です。
GenAIは、製造業がこれまで取り込んできたデジタル技術群に加わり、ばらばらの技術を統合して企業が自社オペレーションを再構築できるようにするものと位置づけられています。
AI変革は、自動化だけを中心とするものではなく、より良い意思決定と効率化に向けた人と機械の協働を重視するものとして整理されました。
Kearney–AWS提携が示す包括的変革への移行を妨げる2つの主要課題と5つの誤解
本論考では、製造業がオペレーションのデジタル化を進めるうえで直面する主要課題として、2つが挙げられています。1つ目は「技術麻痺」です。
差別化されない機能を持つ多数のシステムやプラットフォームが存在し、どの技術を採用すべきかについて、十分な情報に基づく判断が難しくなる状況を指します。
2つ目は、AI主導の変革が企業全体の中でどう位置づき、どう持続的価値を生むのかについて、明確な構想と導入ロードマップが欠如していることです。
さらに、AI主導の変革に関する5つの誤解が整理されています。具体的には、以下の通りです。
- 技術だけの問題であるという見方
- 自動化中心であるという見方
- 導入にコストと時間がかかり投資対効果が乏しいという見方
- 既存システムの全面刷新が必要であるという見方
- 適用先はハイテク産業に限られるという見方
こうした課題と誤解のもとでは、個別の痛点に対処するポイント・ソリューションが積み増される一方で、包括的変革への移行を妨げる要因として整理されています。
A.T. カーニーとAWSの提携による3段階アプローチで構想から実装までを接続
KearneyとAWSの提携では、製造業のAI変革を3段階で進めるアプローチが示されています。
第1段階では、今後5～10年先を見据えたAIが可能にする製造業の志を定義しました。第2段階では、明確な優先順位と価値ケースを備えた実行ロードマップを設計します。
投資ニーズ、投資対効果、展開順序、必要能力、実現要件を明確にするのが主眼です。第3段階では、技術を実装し、能力を構築し、変革を運営して価値を獲得します。
Kearneyは、30年以上続く年次Factory of the Year競争を通じて得た洞察とベンチマークを保有してきました。世界の何千もの工場に関する調査から得た最高水準のオペレーションを基に、製造業のオペレーション評価、痛点と潜在解の特定、志の設定を支援しています。
AWSは、事前構築済み業界ソリューションや産業サービス、技術展開と投資要件に関する指針などを提供する立場です。概念実証の構築や実装時の技術支援を通じて、ソリューション拡張において重要な役割を担ってきました。
両者が結集することによって、製造業は、生産性、レジリエンス、持続可能性、収益性を高める能力を構築するために必要なものを得られるとされています。
A.T. カーニー株式会社および「KearneyとAWSの提携はいかに製造業のAI変革加速を支援するか」の概要
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 会社名 | A.T. カーニー株式会社（グローバル・ブランド名:KEARNEY） |
| 日本代表 | 針ヶ谷 武文氏 |
| 創業 | 1926年（米国シカゴ） |
| 日本進出 | 1972年 |
| グローバル拠点 | 世界40カ国以上 |
| スタッフ数 | 約5,900名 |
| 主要顧客 | グローバル1,000社・各国の大手企業・政府系機関等 |
| 論考名 | KearneyとAWSの提携は、いかに製造業のAI変革加速を支援するか |
| 監修者 | 大塩 崇氏（シニアパートナー）、長内 正一氏（パートナー） |
| 論考URL | https://www.jp.kearney.com/issue-papers-perspectives/how-the-kearney-aws-partnership-helps-manufacturers-accelerate-an-ai-transformation |
trends編集部の一言
スループット10～20％向上や新製品の市場投入速度22％改善という数値は、製造業以外の文脈でも注目に値します。AI変革やDX推進の領域全体としては、個別ツールの導入をポイント・ソリューションの積み上げにとどめ、構想と実装が分断されたまま全体最適に至らないという構造的課題が広く指摘されてきました。
マーケティング業界の文脈に置き換えると、「ツール導入＝変革」と捉えがちな状況と、構想と実装の分断という課題は業種を問わず共通して見られます。「5つの誤解」として整理された視点は、業界横断で変革の障壁を可視化しようとする試みとして注目されます。構想やロードマップ、実装を3段階で接続するという設計思想は、AI活用の全体像を描こうとする動きが業界全体に広がりつつある動向を象徴する取り組みといえるでしょう。
References
- ^ PR TIMES. 「Kearney×AWS、製造AIで最大22％改善便益を提示【A.T. カーニー】 | A.T. カーニー株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000093.000046861.html, (参照 26-06-09).
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