デジタルスレッドの解明：2025年の4つのトレンド

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デジタルスレッドは絶えず進化し、新たな接続性と機能を組み合わせることで、製品の設計、製造、維持の方法を再定義しています。かつてはニッチな概念だったこの技術は、AIの進歩、パーソナライゼーション、サプライチェーンのレジリエンスなどにより、製造業やエンジニアリングにおけるダイナミックな力へと成長しました。

2025年において組織がどのようにデジタルスレッドを最大限活用できるかを探るため、Aras CTOのRob McAveney氏とプロダクトマーケティングディレクターのJason Kasper氏に話を伺いました。彼らの洞察は、デジタルスレッドがどのように進化し、今日の主要なビジネス課題に対応し、明日の機会に備えるために重要な複数の技術を統合しているかを示しています。

これらの技術と概念を探り、2025年以降の企業にとってそれがどれほど価値あるものになるかを見ていきましょう。

1. AIと機械学習（ML）の実際の活用事例

企業がデジタルスレッドアプローチを採用する中で、人工知能（AI）と機械学習（ML）のツールは、製品データの同期化とその価値の最大化においてますます重要な役割を果たすようになります。米国経済分析局によると、製造プロセス（製品ライフサイクル管理を含む）におけるAIとML技術への投資は昨年23%増加しており、今後も増加し続けると予想されています。

多くの企業は、AIを活用してデータを整理し、そのコンテキストを維持することで、可視性を向上させ、コンプライアンスを確保しています。たとえば、AIは複数のドメインにわたるトレーサビリティを確立し、製品のデジタル資産間の文脈的な関係を構築することができます。これは、製品のライフサイクル全体に関する詳細情報を含むDigital Product Passport（DPP）など、進化するコンプライアンス要件を満たす上で重要です。

AIのような技術を活用してコンプライアンスを改善することは、2025年には不可欠です。未来の規制環境に対応する準備を始めない企業は、おそらく成功することはできないでしょう。– Rob McAveney, Aras CTO

エージェントAIは、製品ライフサイクル管理を強化する準備が整っています。これにより、企業はより迅速で賢明な意思決定を行えるようになります。エージェントAIでは、自律的な「エージェント」がリアルタイムで膨大なデータストリームを分析し、設計者、エンジニア、管理者に対してプロセスを速度やコストの観点で最適化するための具体的な提案を提供します。

2. 大規模なパーソナライゼーションとカスタマイズによるイノベーションの促進

ファッションや消費財など、多くの分野で製品のパーソナライゼーションが広がる中、製造業全体で大規模なパーソナライゼーションとカスタマイズが急速に利用可能になっています。そのため、多くの製造業者が、顧客が特定のニーズや好みに合わせた製品を選択できるようにするために、Engineer-to-Order（ETO）からConfigure-to-Order（CTO）モデルへの移行を模索しています。

CTOモデルへの移行には、膨大な数の製品バリエーションをキャプチャしてモデル化する必要があります。企業は、増加する設計の複雑性や潜在的なサプライチェーンの課題を効果的に管理するために、強力なバリアント管理ソリューションと関連するビジネスプロセスを必要とします。最先端のツールを活用することで、チームは顧客の要求を製品開発（設計）初期段階に迅速に取り入れ、共通要素をすべてのフェーズで最大限に再利用することができます。

3. サプライチェーン全体にわたる適応性と機敏性への需要増加

今日、大多数の製造業者は運用上の課題とサプライチェーンの問題に直面しており、市場やビジネスのダイナミクスが急速に変化しています。これらの荒波を乗り越えるために必要な適応性と機敏性を構築するには、企業はPLM（製品ライフサイクル管理）のアプローチを見直し、製品構築時の新しい接続とコラボレーションの方法を採用する必要があります。

非レジリエントな技術（レガシーツールの寄せ集め）を使用して製品ライフサイクルを管理すると、企業は過去に縛られてしまいます。このアプローチは、スケーラビリティを制限し、情報のサイロを作り出し、プロセスの可視性を低下させ、意思決定を遅らせることで、既存の課題を増幅します。

成功している企業の重要な差別化要因は、製品データを効果的に活用することです。エコシステムをレジリエントにし、市場やビジネスの変化するダイナミクスに適応させたい場合は、この情報を統合して活用する方法が必要です。– Jason Kasper, Aras プロダクトマーケティング ディレクター

2025年には、製造業者はサプライチェーンのレジリエンス投資に再び注力する必要があります（2024年の低下傾向と比較して）。これには、従来の境界を超えてサプライチェーンを拡張し、すべてのエンタープライズシステム間のデータフローの構成と制御を可能にするグラニュラー接続性を含む統合が含まれます。サプライヤーを接続することは、シームレスなコラボレーション、正確な情報へのリアルタイムアクセス、サプライチェーン全体の整合性を確保するために不可欠です。その結果、統一されたデジタルスレッドは、もはや「あれば便利」なものではなく、「不可欠なもの」となります。

4. Industry 5.0とEngineering 5.0の融合

これらのトレンドは、Industry 5.0とEngineering 5.0の融合という大きな変化の一部です。Industry 5.0は先進技術との人間中心のコラボレーションに焦点を当て、Engineering 5.0はこの概念を工学および製品開発プロセスにさらに具体的に適用します。デジタルツイン、AIを活用したエンジニアリング、予測分析などのツールは、チームが重要な洞察を迅速に見つけ、人間の創造性と独創性を必要とする問題の解決により多くの時間を費やすことを可能にします。

持続可能性も2025年に考慮すべきIndustry 5.0とEngineering 5.0の重要な側面です。企業は、新たな規制要求に対応し、エコ意識の高い消費者を満足させるために、より持続可能な材料、エネルギー効率の高いプロセス、循環型経済の原則を採用する必要があります。現代のデジタルスレッドは、製品ライフサイクルの可視性を高め、コンポーネントの起源と構成を追跡するためにサプライヤー情報を統合します。また、製品の持続可能性を向上させる設計最適化を推奨するAI支援のエンジニアリングワークフローを提供することもできます。

未来に向けたデジタルスレッドの準備

未来は、デジタルスレッドの可能性を最大限に活用する人々のものです。適切なツールを使用すれば、組織はこの技術の変革力を活用して、イノベーション、レジリエンス、持続可能性を推進することができます。幸いなことに、理想的な状態を実現するのはこれまでになく容易です。Arasのような信頼できるパートナーと協力することで、2025年以降に成功し、競争を凌駕するために必要なデジタルスレッドの機能を最速で手に入れることができます。

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