セマティカ戦略におけるテーマ横断的な推進力としての人工知能

インフラ

インフラにおけるAI

建設およびエンジニアリング設備における障害パターンを予測するために、設備管理にAI制御データ分析ツールを適用すると、故障の回避、保守間隔の短縮、変動する状態に運用パラメーターを適応させること、機械の稼働寿命の延伸などに役立つ可能性があります。エラーの発生が少ない、高性能な設備によって、コストおよび時間の面でより効率的に建設プロジェクトを実行することができます。

AI制御およびデータ主導型の建設・エンジニアリング設備において、いわゆるデジタルツイン（物的資産の電子的レプリカ）の重要性が高まっています。

米国を拠点とする、電力、パイプライン、工業および通信業界のインフラサービスプロバイダーは、製造工場を丸ごと全面的に再現したデジタルツインを設計できるデータモデリング手法を開発しました。産業におけるモノのインターネット（IIoT）に基づき、解析エンジンによって、潜在的な動作不良や操業上の節減の見込みを予測しながら、工場操業への影響を最小限に抑えることができます。

労働力不足と安全対策向上への対応

例えば、建設現場でのコネクテッド車両や自動走行車の導入は、労働力不足への対応やプロジェクト遅延の抑止に貢献することができます。同時に、建設現場での安全対策向上に対応する自動走行車は、作業員の安全な労働環境に寄与しています。作業員が機械から離れることができるため、掘削の際に激しい振動や埃にさらされることがないためです。

技術の転用

最後に、鉱業および工業の現場における自動走行車によって得られる技術的な知見は、都市部での自動運転に転用することができます。

2022年から2028年の期間において、建設におけるAI市場は、24.3%という二桁台の成長率により、今後5年間で95.3億米ドル規模に達すると予測されています4⁴。

インテリジェントな機械

半導体製造プロセスがますます複雑化するとともに、これまでになく加速度的なスピードで下す必要がある多数の意思決定に、もはや人間の認識能力では対応することができません。このような状況の中で、製造プロセス全体における大量のデータを収集するAIベースの技術は、個々の処理ステップが正確に実行されたかどうかを判定するための重要なツールとなっています。

「人間が最初、コンピューターは最後」

マイクロチップ製造における重要なプロセスを提供している米国の企業は、半導体プロセスの開発において、人間を機械と比較する研究⁵を実施しました。その結果、プロセス開発の初期段階においては人間の方が優っている一方、目標に対する公差が厳しい場合においては、アルゴリズムの費用対効果が高いことが示されました。コンピューターのアルゴリズムを人間の専門家と連携させることによって、目標に対してコストを大幅に削減できる可能性があります。

AIは半導体業界にどのように価値を提供するか

最近のマッキンゼーの調査によれば、半導体企業はAIの活用によって多大なる恩恵を受け、長期的に年間最大950億米ドルの付加価値を生み出す可能性があります。

人工知能は、半導体企業にとって長期的に850億～950億米ドルの価値を生み出す可能性がある
人工知能が半導体のEBIT¹に与える影響（単位：億米ドル）

¹ 利息および税金控除前利益
² 短期的な可能性とは、今後2～3年以内に得られる利益を意味します。
³ 長期的な可能性とは、今後4年以上の未来に得られる利益を意味します。

出所：Mckinsey: Scaling AI in the sector that enables it: Lessons for semiconductor-device makers. As of April 2021

こうしたアップサイドの可能性と対照的に、AI/MLの導入によって既に価値を生み出している半導体デバイスメーカーは全体の3分の1に満たず、約70%がまだ試行段階にあり、その進捗は緩慢です。

これは、一方で、AI/MLを半導体の製造および設計に統合する成長余地があることを示しています。

次世代エネルギー

ダウンタイムの短縮：AI/ML対応の予知保全ソリューション

米エネルギー省（DoE）によれば、停電によって米国企業に発生するコストは、年間約1,500億米ドル⁶に及ぶとのことです。これは、特に不安定なエネルギーインフラにおける、インテリジェントな予知保全ソリューションの重要性を強調するものです。

ある米国の半導体メーカーは、センサーやIoTデバイスに直接実装されるMLを利用したスマート予知保全ソリューションを開発しています。これは、遅延時間を短縮したり、リアルタイムの管理上の決定を改善するだけでなく、データ保護の強化や、帯域幅要件の軽減を実現し、想定外の故障を事前に回避することにも寄与します。これらは緊急修理の削減および資産寿命の延長につながります。

ペットエコノミー

治療から予防へ：臨床治療のデジタル化

AIソフトウェアが複雑な疾患を検出する精度はますます高まっており、獣医の診察結果を解釈する上で役立っています。これは、より正確な診断、より効率的な投薬および治療、ならびに個々の予防的治療の必要性を迅速かつより高い確度で特定することにつながります。また、特に、ペットの長寿、および高齢のペットの特殊な（栄養上の）ニーズに関し、獣医医療市場の成長を促進する可能性があります。

獣医市場向けの製品およびサービスの開発・販売を手がけている、ある多国籍企業は、時間がかかりエラーが発生しがちな手作業のプロセスを排除して、より高い精度の結果を実現し、獣医師に信頼度の高い助言を与える、AIを活用した血液分析装置を考案しました。

テーマ投資事例としてのAI

AIの出現によって、弊社の制約のないテーマ投資アプローチに新たな、魅力的な側面が加わりました。そのことが、AIが主導する構造的変化から発生する成長の可能性に関与するための、多様な新たな観点をもたらしました。AIの破壊的な力、および弊社のセマティカ戦略に含まれる複数のテーマに対するその影響を詳細に理解し、評価することは、投資家が未開拓の機会を特定し、常に時代を先取りするための一助となる可能性があります。