　1986年に創立されたARC Advisory Groupは、製造自動化とIT市場に特化した米国のリサーチ＆コンサルティング会社で、近年は産業用AI（人工知能）やAIツールのリサーチも行っている。伊東氏は「本講演では、当社の調査結果を用いながら、最近のAIブームへの評価や化学会社におけるAIの活用事例を紹介する」とあいさつした。

　昨今、深層学習（ディープラーニング）、ニューラルネットワーク、自然言語処理（NLP）といったテクノロジーにより、AIの性能が飛躍的に上がっているという。「敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Networks：GAN）と大規模言語モデル（LLM）の活用により、『BERT（Google）』『ChatGPT（OpenAI）』『T5（Googleの翻訳モデル）』といった高性能な生成AIも開発されている」（伊東氏）。

ARC Advisory Groupの対象領域［クリックで拡大］出所：ARC Advisory Group

　しかし、生成AIは汎用（はんよう）人工知能（AGI）ではないため、感情の理解、創造性、常識を体現する人間の知性の実現が困難だ。フィッシングメールなどの生成やディープフェイクによるなりすましといった、AIを利用した犯罪も起きている。生成AIの学習に多くの電力が必要なことも問題となっている。一例を挙げると、1750億のパラメーターを用いて、OpenAIの生成AI「GPT-3」をトレーニングする際に1287MWhの電力を消費することが分かっている。

　「生成AIには、ハルシネーション（事実に基づかないうその情報）や個人の人権を侵害するコンテンツの生成といった課題もある。著作物の悪用の可能性や、結果のリスクを誰が負うか、などの法的な問題も存在する。AIによる人の代替で雇用を脅かす可能性もある。解決すべき問題は多いが、生成AIの可能性は無限大で誇大広告ではなくなるとみている」（伊東氏）

　ユーザー企業は、保全管理、障害解析、予知保全、エネルギー需要予測、これらを通じた設備管理全般、検査の自動化、外観検査、不良診断、医薬品バリデーション、フィジカルAI（ロボティクス）、ケミカルインフォマティクスの効率化の実現で、産業用AIに期待しているという。「生成AIは設計支援で有望視されている」（伊東氏）。

ARC Advisory Groupの対象領域［クリックで拡大］出所：ARC Advisory Group

　ARC Advisory Groupが製造業を対象に行った調査の結果によれば、設備管理では産業用AIによって「予知保全が進化することに期待する」と回答した人は40％を超えた。「当社の調べでは、産業用AIを用いた予知保全により、設備管理の効率が向上すれば、設備への投資は10％増えるとみている」（伊東氏）。