AI は大判印刷にどのような革命を起こすのでしょうか?

ネッサン・クリアリー氏は、印刷におけるAIがデータパターンマッチングに依存し、既に大判印刷業者向けのソフトウェアを強化していることについて論じています。彼は、これによりワークフロー計画、ジョブキュー管理、色補正、画像アップスケーリング、センサーやビジョンシステムによる予知保全などへのAIの統合が進み、最終的には業務の効率化と柔軟性の向上が実現すると予測しています。

世界中の新聞の見出しを見る限り、人工知能（AI）への関心は今や非常に高まっており、多国籍企業や各国政府が、この技術を活用して生産性を最適化し、収益を増やすことについて公然と議論しています。しかし、このAIの波及効果は印刷業界、特に看板・ディスプレイ市場にサービスを提供する多くの大判印刷サービスプロバイダーにどのような影響を与えるのでしょうか？

皮肉なことに、AIには実際にはそれほど多くの知能は含まれていません。知能とは通常、問題を解決するためのある程度の認知的推論を意味します。しかし、AIは過去の推論例を含む膨大なデータを蓄積し、そのデータから生じるパターンと照合するだけです。特定の状況において、ほとんどのAIシステムは利用可能なデータに基づいて最善の推測を行っているだけです（そして、時にはこれが誤った情報を生み出すこともあります）。私たちは以前にも同様のことをアルゴリズムを用いて行ってきましたが、AIを真に際立たせているのは、これらのシステムが取り込む膨大な生の情報データセットです。これは、生の計算能力の進歩によって可能になったのです。

現在、多くの注目を集めているのは、システムに入力されたプロンプトに基づいて解決策を生成できる生成AIです。しかし、このようなシステムは既存のデータで事前学習する必要があるため、より正確には生成事前学習済み（Generative Pre-Trained）、またはGPTと呼ばれます。最もよく知られているのはおそらくChatGPTでしょう。

一般的なレベルでは、これらのシステムは、見積書に添付する手紙の草稿や、営業プレゼンテーション全体の作成など、実用的な用途に活用できます。AIは完璧ではないため、最終版よりも草稿の作成に活用するのが最適ですが、それでも、ユーザーがより短時間でより多くの作業を行うには十分です。

AIの中には、画像作成に特化しているものもあり、ある程度の知識があれば、本来なら不可能な作品も制作できるほどの優れた性能を備えています。これにより、プロのデザイナーを起用する前に簡単なモックアップを作成するだけでも、アートワーク制作にかかるコストが大幅に削減されます。例えば、展示会ブースのグラフィックや、デジタルプリントの衣服のパターンなどです。

しかし、AIが勝手に全ての仕事をやってくれるとは思わないでください。結果の質は、システムに入力するプロンプトの質に左右され、そのためにはある程度のトレーニングが必要です。つまり、AIを使うためのトレーニングを受けた人は、同じ程度のトレーニングを受けていない他の分野でも仕事をこなせるようになるということです。こうしたマルチスキル化は、「AIがあなたの仕事を奪うことはないが、AIを使う人がおそらく奪うだろう」というフレーズに反映されています。

AIと印刷

AIが印刷業界に大きな影響を与える可能性のある分野は数多くあり、その一部は既にその効果を実感できるものも含まれています。AI技術は、新聞の見出しで報じられているほど新しいものではありません。10年以上前から活用されており、印刷業界で利用可能なソフトウェアの一部にも既に搭載されています。新しい点は、これまでは個々の製品にのみ利用されていたAIが、今後はこれらのソリューションがより統合され、生産ワークフロー全体にわたってAIを活用した自動化が進むと予想されることです。

キャプション: Esko Phoenix は AI を使用して自動面付けとネスティングを行います。

これには、ジョブを最も効率的に生産する方法の計画が含まれます。これは見積もりの作成と生産ルートの計画の両方に使用できます。AIはジョブキューの管理にもますます活用されています。その本質的な部分は、異なるジョブをシートまたはロール上でまとめたり、互いに重ね合わせたりすることで、メディアの無駄を最小限に抑えることです。これは、印刷シート上でページを配置してレイアウトを最適化する、面付けから発展したものです。Esko Phoenixなど、既に面付けにAIを活用している既存のプログラムがいくつかあり、この技術は現在、大判ジョブ管理にも導入されています。考慮すべきパラメータは数多くあり、例えば、異なるジョブの仕上げ方法や、各ジョブの合意された納期などです。そしてもちろん、これらの要素はすべて、注文が増えるにつれて一日を通して絶えず変化します。しかし、遅延注文への対応能力は、今日の顧客が期待する迅速なオンデマンド注文にとって不可欠な要素です。

AI技術の恩恵を受けているもう一つの分野は、カラーマネジメントです。多くの顧客ファイルにはカラーマネジメントのミスが含まれており、例えば色空間の誤りなどは簡単に修正できます。多くのカラーマネジメントプログラムは、AIを活用してこれらのファイルの色を微調整し、より自然な仕上がりを実現しています。これにより、印刷された色の印象を理由に顧客が仕事を断るケースを減らすことができます。多くの場合、これはソフトウェア上で自動補正として表示されるだけで、AIに基づいていることは明示されません。

キャプション: HP の最新の Latex プリンター 830 シリーズには、AI を活用した自動カラー管理を実現する分光測色計が内蔵されています。

カラーマネジメントは、プリンターの線形化やキャリブレーションから、様々なメディアのプロファイル作成、そしてあらゆるジョブに最適な設定の選択に至るまで、他の領域もカバーしています。徐々に、大判プリンターに分光測色計が統合され、オペレーターの操作を最小限に抑えながら、こうしたカラーマネジメントを自動化できるケースが増えてきています。これもまた、AIによって推進されています。

AIは画像品質の他の側面の改善にも活用されています。例えば、画像のアップスケール化などです。これは、既存のピクセルを分析した上で、AIが最適な推測に基づいて画像にピクセルを追加するというものです。これは、大型看板を作成したい人にとって明らかなメリットです。また、顧客が低解像度のファイルを送信する際に発生する問題を解決するのにも役立ちます。

AIの活用拡大によって真に恩恵を受けている分野の一つが、予知保全です。パンデミックと様々なロックダウンにより、エンジニアを現場に派遣することが困難になったため、多くのベンダーはサービス内容の見直しを迫られました。しかし、AIの活用により、ベンダーはサービス要請の理由に関する既存のデータを分析し、各コンポーネントの故障時期を予測することが可能になりました。

自動化を進めるには、大判プリンターはより多くのデータを生成する必要があります。そのため、今後数年間で、潜在的な問題を検知し、故障している部品を見つけるために、大判プリンターにさらに多くのセンサーが搭載されることはほぼ確実です。大型プリンターには、印刷結果が顧客の期待通りであるかどうかを確認するためのビジョンシステムもさらに搭載されるでしょう。

AIが活用できるもう一つの分野は、在庫管理です。これには、必要に応じて消耗品やスペアパーツを追加発注することも含まれます。重要なのは、過剰発注（在庫で資本を拘束することになる）を避けると同時に、生産を停滞させるような欠品のリスクを回避することです。

AIは、一部のプリンターベンダーが導入している多くの分析サービスや一部のMIS（経営情報システム）の基盤にもなっています。AIは、特定の地域での売上減少といったパターンを的確に捉え、他社が成功させたアイデアをベースに、個々のユーザーのデータに基づいて状況に合わせたソリューションを提案することに長けています。

結論として、AIは未来の技術というよりはむしろ、既に多くの自動化ソフトウェアに組み込まれていると言えるでしょう。そして、自動化を促進するために、センサー、分光測色計、ビジョンシステムといったハードウェアがプリンターに追加されることが今後ますます増えていくと予想されます。AIは、異なるベンダー間のソリューション統合を容易にするはずです。その結果、大判プリンターユーザーは、それぞれのニーズに最適な生産ワークフローをより自由に構築できるようになるでしょう。