近年、地政学的な影響を受けて、世界経済は大きな挑戦に直面している。サプライチェーンはインフレ、貿易戦争、ロシアによるウクライナ侵攻、新型コロナウイルス感染症の流行、エネルギー政策などの問題を目の前にしており、製造業では未来の景気について懸念が広がっている。いかに戦略上の準備を進め、正確な意思決定を行うか、これらは経営者が真剣に立ち向かわなくてはならない厳しい課題だ。
台湾：地政学とAIハイテクノロジーの最前線
台湾は多くの製造業分野で世界をリードする一方、地政学的に最も緊張しているエリアのひとつだ。また、台湾はAI応用に革命をもたらす半導体など先進技術の前線にも位置する。これら全ての条件によって、台湾はこのテーマの討論に最も適した理想的な場所となっている。
多くの挑戦に直面し、台湾製造業は早くからAI技術の力を借りて変化し続ける世界情勢に対応してきた。製造業におけるAI応用で長年の経験を持つ杰倫智能科技(Profet AI)は、2022年から産学の専門家が参加するフォーラムシリーズ「Crossover Talks（クロスオーバー・トークス）」を開催し、いかに景気循環の下でAIを応用し、デジタルトランスフォーメーションを推進するかについて、企業へアドバイスを送っている。
以下はフォーラムシリーズで導き出された8つのポイントだ：
1)データとドメイン知識の統合でデジタルトランスフォーメーションを推進
一般的に、企業のデータサイエンティストチームは特定の垂直ドメイン知識を持っていない。Profet AIはデータチームと内容領域専門家が協力し、整理したデータと内容領域専門家の知識及び技術を統合して、データがその価値を発揮し、経営者の正確な意思決定を加速させるべきと企業にアドバイスする。
2)部門間の提携と対話を優先する
企業がデジタルトランスフォーメーションを推進する際、経営陣の支持に加えて、各部門間で十分な対話を行い、部門を超えた提携の契機を生み出さなくてはならない。
3)データ収集の習慣を育てる
従来型産業はデータを活用、分析、さらに収集する習慣を育てる必要がある。経営者がデータの力を尊重しなければ、AIツールへの正確な投資を行うことはできない。
4)まず注力すべきはAI応用による問題の解決であり、会社全体の変革ではない
AIは導入しただけで会社に大変革を起こすような万能薬ではない。経営者は優先して解決すべき問題やプロセスを評価する必要がある。
5) AIによってベテラン技術者の経験を伝承
従来型産業の多くがベテラン技術者の経験に頼っている。企業はAIツールによってベテラン技術者の経験と技術を短期間で伝承、複製し、企業の経営効率と競争力を高めることが可能だ。
6)データに言葉を与えて人材留保の助けとする
「人材不足」は多くの経営者が近年直面している問題のひとつだ。企業はAIを利用して離職する従業員の特徴と各データの関連性を調べて、事前に従業員が助けを必要としていないかを把握し、離職率を低下させることができる。
7)製造業はAI人材を確保、育成すべき
デジタルトランスフォーメーションを推進する時、製造業は企業のAI文化を確立し、従業員をAIの専門家に育てる必要がある。例えば、友達光電 （AUO）は台湾人工智慧学校（台湾AIアカデミー、AIA）と提携し、5年以内で1000人以上のAIエンジニアを育成した。これにより、同社は企業のDNAにAIを取り込むことができた。
8)経営者がAIに対する考え方を変えなければ、変革は起こらない
AI人材を育成するほか、経営者も考え方を変えなければならない。経営者がAIを企業のDNAに取り込もうという意欲を持った時にのみ変革は起こり、企業はデジタルトランスフォーメーションを推進することが可能となる。