ChatGPTの限界: 製造業でのAI導入の決定的な違い

ChatGPTの新機能が2023年11月7日発表、「カスタムChatGPT」がむちゃくちゃすごくなりそうです | 株式会社ドモドモコーポレーション (dm2.co.jp)

上記の記事にもあるように、ChatGPTがアップデートされました。様々な機能が追加されているので、詳細は記事を是非お読みいただければと思いますが、かなりすごいことになっています。

特にすごいと思ったのは「GPTs」「カスタムChatGPT」でしょう。
分かりやすく言えばChatGPTをカスタマイズして、近いうちに発表されるとされる「GPT Store」で共有することができるというもの。

これは特にプログラミングができなくても、多くの人がカスタマイズしたChatGPTを世界中に公開することができる可能性を秘めており、生成AIの爆発的な発展も予想されます（認証された開発者によるGPTsを提供する予定）。

当面は目が離せませんね。

ChatGPTがカバーできないこと

こういったWeb、クラウドベースのAIは急速に発展していくでしょう。しかし、大きな欠点とでもいいますでしょうか、カバーできない分野もあると見えてきました。

例えばリアルタイム性が重要な工場のプロセス、食品メーカー、物流業といったところではインターネット経由でのAIサービスによる対応は難しい。

特に工場環境ではネットワークの不安定さや接続の途切れが発生する可能性があり、こういったところではWebサービスではなく、オンプレミスによるAI実装が重要となります。

重要なのはカスタマイズと統合の柔軟性

オンプレミスシステムは特定の工場の環境やニーズに合わせてカスタマイズ可能です。これに対しクラウドベースのAIサービスは、一般的に汎用性が高いものの、特定の要件に合わせた細かな調整が難しいことがあります。

今後のAI開発においてはこの視点はとても重要になる。つまりWebサービスでできることはChatGPTを中心とした生成AIにどんどん任せていけばいい。

一方、大きなカスタマイズだったり、リアルタイム性が必要な場所も多く、まさに「人とAIが協力・協同してリアルタイムな仕事をする」ような現場にはそれに見合ったAIが必要となるわけです。

AIエンジニアはもっと現場に入るべき

つまりAIを導入しようとしている人や開発者はPCの前に居座るのではなく、現場に居るべき存在であるも言えます。
PCの前に座るのは現場とよく対話してからでいい。そういった製造現場のニーズを的確に捉えていくことがこれからのAI開発に求められているのではないでしょうか。