AIは、その上に構築されたデータと同程度にしか機能しません。そのため、データ品質の低さがAI構想の失敗の主要因となっています。データに関する課題はふたつに大別できます。まず、設備からのデータ収集です。現在でも多くの製造設備がAIとの統合ができないレガシーシステムで稼働しています。企業は、さまざまな通信プロトコルを使用して設備からデータを収集し、標準化しなければなりません。もうひとつは、データの同期化です。同期化は、機械学習モデルにとって利用しやすくなるように、データセット内の一貫性を確立するプロセスです。開発者は、ネットワークの不整合、データの変更、非同期同期、サーバーのエラーなど、潜在的な課題をクリアしなければなりません。

これらの課題を解決するプロセスは困難を伴うものでしたが、それを簡素化するソリューションが存在します。Eurotechの統合ソリューション（ハードウェアとソフトウェア）は、幅広い接続タイプと大規模なプロトコル・ライブラリを活用し、統合を合理化しています。さらに、デジタル・ツインを活用してデータ同期を簡素化しています。これらのデジタル・ツインは、異なるデバイスやシステムにまたがるデータにおいて、信頼できるシングルソースを提供します。

AIソリューションが成熟するにつれ、多くのアプリケーションがエッジへ移行しています。エッジAIは、データをローカルで処理し、レイテンシを削減することで、より高速で正確なデータ分析と意思決定を可能にします。また、処理速度の高速化により、センサ対応デバイスが相互に通信し連携できるようになるため、最終的なソリューションの自動化と柔軟性が高まります。加えて、エッジ処理はエンドユーザーにセキュリティ保護を提供します。エッジ・デバイスで処理することにより、バックアップやフォールバック・メカニズムを提供するため、ネットワーク障害やサーバー障害が発生した場合でも、業務を円滑に継続することができます。さらに、エッジAIはデータの暗号化と認証を行い、クラウドへのデータ提供を制限することで、サイバー攻撃からデータとデバイスを保護します。

AIに対する期待が高まる一方で、サイバーセキュリティのリスクは軽視できません。企業はAIベースのソリューションを導入する際に、OTシステムがこれまでなかったリスクにさらされることを考慮しなければなりません。OTベースのサイバーセキュリティ攻撃は増加傾向にあり、甚大な影響を引き起こす可能性があるのです。しかし、対処もまた可能です。エッジ・デバイスの物理的強化からデータ通信の安全な「信頼の連鎖」に至るまで、ソリューションの各段階に安全対策を構築することで、このリスクを軽減することができます。さらに、こうしたサイバーセキュリティのベストプラクティスを概説する規格が存在します。その最たるものがISA/IEC62443で、リスク評価から運用まで、産業用サイバーセキュリティのあらゆる段階と側面をカバーしています。Eurotechでは、構築済みのIEC62443ソリューションを提供し、お客様が最初からコンプライアンスとセキュリティを確保できるよう支援しています。

AIが業界を再構築する際に役立つ画期的な技術であることは間違いありません。しかし、AIは適切な運用なしに活用できるものではありません。企業は、自社の取り組みをサポートし、データ品質、処理効率、セキュリティを確保できる信頼性の高いデジタル・インフラを構築する必要があります。そうすることで、AIの可能性を最大限に活用し、この画期的な技術の利点を享受することができるでしょう。