デジタルイメージング業界のグローバルマーケットデータリーダーであるKeypoint Intelligence社は、今月初めにFESPA Global Print Expoと併催されたPersonalisation Experience 2025のSmartHub Conferenceにおいて、印刷のあらゆる側面への人工知能の応用が拡大していることを示した。
AIの真のメリットとは何か？キーポイント・インテリジェンスによれば、簡単に言えば、より迅速な意思決定が可能になる。時間を節約し、無駄を最小限に抑え、顧客体験全体を向上させる。AIを採用する印刷会社は、より機敏になり、おそらくより利益を上げるだろう。そして、AIがワークフローにおいてリアクティブな役割からプロアクティブな役割へと移行するにつれ、投資しない余裕があるかどうかが問われることになる。
キーポイント・インテリジェンスは、大判から商業用テキスタイル、パッケージ、ラベルに至るまで、印刷のあらゆる分野に特化し、業界で最も包括的な独立データ、リサーチ、ソート・リーダーシップを提供しており、現在市場で最も破壊的な力を持つAIを分析する独自の立場にある：AIである。
AIは、熟練労働者の不足、コスト圧力、一貫性のない品質、そして持続可能性指標の義務化という新たな負担といった、印刷業界の長年の問題に対する答えである。
5月にベルリンで開催されたFESPA Global Print Expoで併催されたPersonalisation ExperienceのSmartHubカンファレンスで、Keypoint社のプリンシパル・アナリストであるリサ・ブラウンとジョニー・シェルは、デザイン、プリプレスからカスタマーサービス、デリバリーに至るまで、バリューチェーンに沿った主要分野でAIがすでに統合されていることを説明した。AIはまた、熟練労働者の不足、コスト圧力、一貫性のない品質、そして義務付けられた持続可能性の指標という新たな負担といった、印刷業界の長年の問題に対する答えでもある。
リサとジョニーは、すべてではないにせよ、プリンターのプロバイダーやベンダーの一部はすでにAIを活用していると指摘した。今日、AIはデザイン段階を合理化し、ユーザーが自動的に画像をシャープにしたり、更新したりして品質を向上させている。プリプレスの段階では、AIを搭載した予測ツールが、問題が発生する前に事前に予測し、ジョブプランニングやリソースプランニングを構成するのに役立っている。生産段階では、最適化ツールが生産スケジューリングとジョブプランニングの効率化を推進している。ポストプロダクションでは、検査と品質管理が機械学習を活用し、欠陥の早期発見に役立っている。最後に、バリューチェーンにおけるカスタマーサービスと配送の段階では、AI主導のパーソナライゼーションが、パーソナライズされたアウトプットとより良いカスタマー・エクスペリエンスをターゲットとする上で鍵となる。
そのため、AIはすでにこの分野で広く採用されており、特にファイル作成やカラーマネジメントなどの分野でテストや統合が行われている。しかし、この先、AIの利用を最大化するとなると、どの分野が最も成長するのだろうか？
キーポイント社の調査によると、予測分析やメンテナンス、ダイナミックなワークフローの自動化、リアルタイムのモニタリングなど、現在は限られた用途しか見られないアプリケーションが、数年後には業界全体の標準になるという。また、AIは営業、マーケティング、事業開発など、さまざまなアプリケーションやワークフローの段階に流れ込むだろう。傍観している企業は、AIを使用する競合他社に追いつくことを考えなければ、取り残されてしまうかもしれない。
デジタル捺染
その一例として、ブラウンとシェルは、デジタル・テキスタイル・プリントにおけるAIの目標価値の提供について深く掘り下げた。スマートなファイル最適化により、生地の種類や色域の調整が可能になります。自動化されたジョブルーティングは、スループットとリソース割り当てを改善します。AIによるプリント管理は、人的ミスを最小限に抑え、キャパシティを動的にバランスさせる。また、これらのシステムは出力を完全に合理化し、複雑さを増すことなく生産のスケールアップを可能にします。AIは、生産ハードウェアからのセンサーデータとパターンを利用し、部品の故障を予測することで、多くの高スループット業務における主要なコスト要因である計画外のダウンタイムを削減します。
AIシステムは、プリントヘッドの性能、ファブリックの動き、硬化パラメータを継続的に監視し、一貫した品質を確保し、エラーを未然に防ぎます。
コーニット・デジタルのAtlas Maxは、テキスタイル印刷における組み込み型分析によるインテリジェンスへのシフトを例証している。このAIシステムは、プリントヘッドの性能、生地の動き、硬化パラメーターを継続的に監視し、一貫した品質を確保し、エラーを未然に防ぎます。AI駆動モジュールは、衣服の種類と環境条件に基づいてインクと硬化の設定をリアルタイムで動的に調整し、予測メンテナンス警告はダウンタイムを削減します。Atlas Maxのオペレーターは、生産性、インク使用量、印刷収益性をリアルタイムで把握することができます。この機能により、初回印刷の精度が向上し、無駄が削減され、オペレーターの介入回数が大幅に減少します。
AIの拡大分野
キーポイント社は、AIが拡大する4つの主要分野を見ている。
- デザインとマーケティングのためのジェネレーティブAI
瞬時のコンテンツ作成は、より迅速な制作と、超パーソナライズされたマス・カスタマイズ・キャンペーンにつながる。すでに、AIを使用した場合、デザインのターンアラウンドが30％から50％速くなり、卓越したカラーマネジメント・アルゴリズムが異なる基材間の色の一貫性を向上させているため、規模に応じたパーソナライゼーションがボトルネックになることはもはやない。 - 持続可能性
AIは、印刷会社が持続可能性の指標を追跡し、ESG目標を達成するのに役立ちます。手動の監査や事後報告に頼るのではなく、材料使用量とエネルギー消費量に基づいてジョブごとの排出量を計算することができます。AIシステムは、リソースを削減し、ESG報告を自動化するために、乾燥機の設定、インク量、機械の設定を微調整することができます。その結果は？合理化された持続可能性監査は、ブランドの評判を高め、顧客の信頼を高め、EUグリーン・ディールや循環経済イニシアチブのような進化する規制へのコンプライアンスを強化する。 - 自動化された印刷工場のオーケストレーション
AIは、孤立したツールを超えて、生産環境全体の完全なオーケストレーションへと移行し、そこで作業を自動化するだけでなく、高度な意思決定を行い、最初から最後までオペレーションを最適化する。インテリジェントなジョブルーティングにより、AIは印刷ジョブを、材料の互換性、現在の作業量、インクの利用可能性に基づいて最適なデバイスに割り当てることができ、ジョブが実際に実行される前に、生産シナリオをシミュレートして、出荷量、インク使用量、基材消費量、エネルギーコストを事前に最適化することができる。期待される成果は、スループットの向上とサーフェスレベル協定の遵守、スケジューリングにおけるオペレーターへの依存度の低減、急なジョブ変更や急ぎの注文への対応力の向上である。 - AI + IoT for connected printshops
よりスマートでコネクテッドな印刷工場が期待できる。複数の地域や場所にまたがる印刷工場のハードウェア、ソフトウェア、その他の異種システムのすべてが一元的に接続されるようになる。一例として、AIが故障を事前に診断・予測する予知保全がある。モニタリングとアラートは、遠隔リアルタイム診断、デバイスの問題の遠隔診断、さらにオフサイトでのプロアクティブな修復により、さらに高度になる。高度な消耗品監視（インク、用紙、ファブリック）がモニターされ、スマートな補充サイクルによってダウンタイムが削減される。これらすべてが、おそらくより高度なデータ・ダッシュボードに統合され、印刷会社はその環境を一元的に管理し、ビジネスについてより良い決定を下すことができるようになる。
「ジョニー・シェルは言う。「スマート工場はもはや机上の空論ではありません。AIとIoTの統合を中核に据えて構築されつつあります。未来の印刷工場はスマートなだけでなく、自律的なのです」。