プラントの平均稼働率90％以上を目指す、出光興産のAIエージェント活用術：人工知能ニュース（4/4 ページ）

製造業が直面するデータのサイロ化や属人化。この課題に出光興産はどう立ち向かっているのか。同社はプラント稼働率90％以上という高い目標を掲げ、各業務に特化した「AIエージェント」の実装を進めている。今回は、データの統合から現場へのAIエージェント活用の定着、AIエージェントを統率する「AI Orchestrator」の展望などを紹介する。

[遠藤和宏，MONOist]

データガバナンスの壁は「三位一体」で対処

　同社は将来に向けて、運転、品質、生産、安全の管理で活用しているAIエージェントを統率する「AI Orchestrator」を配置し、AI Orchestratorが、各分野をまたがる複雑な事象を統合的に判断し、プラント全体を最適化する計画を構想している。

　「最終的には、AIが24時間365日休むことなくプラントを常時監視し、必要な通知や処理を自動で行う『Ambient AI（環境に溶け込み、意識せずとも人間をサポートするAI）』の開発を目指している」と鳳城氏は展望を示した。

将来は「Ambient AI」の活用を構想［クリックで拡大］ 出所：出光興産

　講演の最後に、鳳城氏はこうしたAI実装で重要な「データガバナンス」で求められるポイントについて言及した。

　「どれほど優れたAIモデルを構築しても、入力されるデータの品質が悪ければ、正しい答えは生成されない。また、多くの企業がAIの導入に当たり、データガバナンスの壁に直面している。これらの障壁に対して、当社では『Technology』『Quality』『Capability』の3要素を『三位一体』で進めるアプローチをとっている」（鳳城氏）

「三位一体」の取り組みでAI活用を推進［クリックで拡大］ 出所：出光興産

　セキュリティや権限管理といった基本的なガバナンス要件を満たした上で、この「三位一体」のアプローチを続けることで、AIに入力される「データ品質」が安定し、システム全体がスケーリングしていくという。加えて、データが整理や統合されることで、経験の浅い若手技術者であっても、ベテランと同等レベルの高度な課題解決にアプローチできる環境が整いつつある。

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