[イーデイリーKim Hyun-ah 記者] 工場の設備に異常が生じると、人工知能（AI）が原因を分析し、生産の支障を最小限に抑える方法を探ります。問題が生じた設備の代わりに別の設備を稼働させたり、作業経路を変更したりする案も提示します。必要に応じて、ロボットに作業を任せたりすることも可能です。AIは、質問に答えるレベルを超え、企業の業務を把握し、実行する段階へと進化しています。

ペルソナAIのユ・スンジェ代表は、5日に開催された未来技術戦略フォーラム（共同議長：TTAのソン・サンフン会長、韓国人工知能法学会のチェ・ギョンジン会長）において、企業向けAIエージェントの次の課題として、業務全般を自動化する「ハイパーオートメーション（Hyper Automation）」を挙げました。AIが企業のデータを読み取るだけでなく、組織の業務ルールや文脈を理解し、実際の作業まで遂行しなければならないということです。

ペルソナAIは、SKTelecom(017670)が主導する「みんなのAI」コンソーシアムにも参加し、公共エージェント分野を共同開発しています。SKテレコムのキム・ジフンAI事業本部長は講演で、ペルソナAIが公共エージェントの開発に協力していると紹介しました。

分散したデータを結びつけるオントロジー

ユ代表は、企業向けAIエージェントが乗り越えるべき障壁として、データのサイロ化、業務の文脈、実行能力を挙げました。企業のデータがシステムごとに分散しており、組織の権限や業務ルールまで把握できなければ、AIが正確な判断を下すことは難しいという説明です。

これを解決する技術として、オントロジーを提示しました。オントロジーとは、データとデータとの間の関係を構造化する技術です。個別の情報を別々に処理するのではなく、在庫と注文、店舗と物流センターがどのように結びついているかを把握し、業務全体を理解できるように支援します。

例えば、供給の支障が予想される場合、影響を受ける店舗や在庫状況を確認し、不足する数量を優先的に供給すべき場所を判断することができます。代替の物流センターを探し、配送ルートやスケジュールまで調整することも可能です。データ検索にとどまらず、さまざまな業務を連携させて処理する方式です。

業務手順もAIが作成・修正します

AIが業務フローを作成する方法も変化しています。従来は、サービスに障害が発生したり業務手順が変更されたりすると、担当者が原因を分析し、ワークフローを修正する必要がありました。ユ代表は、このプロセスに平均3～4週間かかっていたと説明しました。

ペルソナAIは、自然言語で業務手順を生成し、実行の流れを提案する技術を開発しています。同氏は、従来3～4週間かかっていた作業を、20～30秒で処理できるようになったと紹介しました。AIが草案を作成し、人が検討して承認する方式です。

工場の運営を判断し、ロボットまで動かす

ユ代表が展望する次の段階は、フィジカルAIです。AIエージェントが企業の情報技術（IT）システムを超え、製造設備やロボットを連携させるものです。

現在の工場の自動化は、定められた作業を設備が繰り返すことに重点が置かれています。設備に問題が生じた際、原因を突き止め、生産への影響を分析して対策を講じる作業は、人の判断に依存する場合が多いのです。

AIエージェントが生産・品質・エネルギー・安全のデータを総合的に分析すれば、設備の異常による生産の支障を予測し、対応策を提案することができます。特定の設備に問題が生じた際、作業を代替設備に移したり、生産スケジュールを調整したりするといった形です。人間は目標と運営原則を定め、計画を承認し、ロボットが実際の作業を担当する仕組みです。

ペルソナAIは、品質・エネルギー・安全など分野別のエージェントが協業する工場管理エージェント（FMA・Factory Manager Agent）を構想しています。ユ代表は、ロボット犬20台を同時に制御して物を運搬する事例も紹介しました。全北・慶南地域のフィジカルAI事業にも参加していると明らかにしました。

ユ代表は、「未来の工場では、人が目標と方針を設定し、AIが状態をモニタリングして計画を策定し、承認された業務を遂行するようになるでしょう」とし、「物理的な作業が必要な場合は、ヒューマノイドなどのロボットが投入される仕組みへと発展していくでしょう」と述べました。