AI駆動予測制御

AI駆動予測制御は、制御理論と人工知能を融合した先進技術です。機械学習モデルがリアルタイムデータを分析し、エネルギー網等のシステムの将来状態を予測、潜在的リスクを回避するための最適な制御を能動的に実行します。この手法は、ISO 22301（事業継続マネジメント）の目標を支援し、予防的措置を通じて重要業務プロセスの安定性とレジリエンスを確保します。問題発生後に対応する従来型制御とは異なり、中断の脅威を事前に特定・緩和できる点が特徴です。

導入手順は次の通りです。1. **要求事項とリスクの特定**：ISO 22301に基づき事業影響度分析（BIA）を行い、重要プロセスを特定し、制御目標とKPIを定義します。2. **モデル開発と検証**：関連データを収集し、AI予測モデルを訓練・検証します。この過程はNIST AI RMFの指針に準拠する必要があります。3. **システム統合と監視**：モデルを実稼働システムに導入し、継続的な監視体制を構築します。台湾のハイテク工場では、この技術で電力不安定を予測し、計画外ダウンタイムを25%削減しました。

台湾企業が直面する主な課題は3点です。1. **データ品質と統合**：製造業のOTデータは分断され、モデル訓練が困難です。対策として、データ基盤を統一し、小規模な概念実証（PoC）から着手します。2. **専門人材の不足**：現場知識とAI開発能力を併せ持つ人材が希少です。対策は、部門横断チームの組成や外部専門家との協業です。3. **AIの信頼性**：現場担当者がAIの「ブラックボックス」判断に懐疑的です。対策として、説明可能なAI（XAI）を導入し、初期段階では人間が最終決定する体制で信頼を醸成します。

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