ネッサンは、印刷におけるAIがいかにデータパターンマッチングに依存し、すでに大判プロバイダー向けのソフトウェアを強化しているかについて、明確に論じている。彼は、この結果、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を介した予知保全におけるAIの統合が進み、最終的にオペレーションが合理化され、より大きな柔軟性が提供されると予測している。

世界中の新聞の見出しから判断すると、多国籍企業や政府がこのテクノロジーを使って生産量を最適化し、より多くの収入を得ようと公然と話しているように、人工知能（AI）には今、大きな関心が寄せられている。しかし、これが印刷業界、特にサイン・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に浸透していくのだろうか。

皮肉なことに、AIに知能はあまり関係ない。知性とは通常、問題を解決するためのある程度の認知的推論を意味する。しかしAIは、過去の推論例を含む大量のデータを収集し、そのデータから浮かび上がるパターンと照合しているだけなのだ。どのような状況においても、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しているに過ぎない（そして、時にはこれが虚偽を生み出すこともある）。私たちはこれまでにもアルゴリズムを使って似たようなことをしてきたが、AIを本当に際立たせているのは、これらのシステムが取り込む生の情報の膨大なデータセットだ。これ自体は、生のコンピューティング・パワーの進歩によって可能になった。

現在のハイプの多くは、システムに入力されたプロンプトに基づいてソリューションを作成できるジェネレーティブAIに基づいている。しかし、このようなシステムは既存のデータで事前に訓練される必要があるため、より正確にはGenerative Pre-Trained（GPT）と呼ばれる。最もよく知られているのはChatGPTだろう。

一般的なレベルでは、これらのシステムは、見積書に付随する手紙の初稿や、セールス・プレゼンテーション全体の作成など、実用的な方法で使用することができる。AIは完全ではないので、最終的なコピーではなく、最初のドラフトに使用するのがベストだが、それでも、ユーザーがより少ない時間でより多くのことを行うには十分である。

AIのバリエーションによっては、画像作成に特化したものもあり、ある程度の知識がある人であれば、通常では手に負えないような作品を作成することができる。プロのデザイナーに依頼する前に、手早く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を大幅に削減できる。例えば、展示会のスタンドのグラフィックや、デジタルプリントされた衣服のパターンなどだ。

しかし、AIがあなたのためにすべての仕事をこなしてくれるとは思わないでほしい。結果の質は、あなたがシステムに送り込むプロンプトの質に左右され、これにはそれなりの訓練が必要だ。つまり、AIを使う訓練を受けた者は、同じ程度の訓練を受けていない他の分野の仕事もこなせるということだ。このようなマルチスキルは、「AIがあなたの仕事を奪うことはないだろうが、AIを使う誰かがおそらくあなたの仕事を奪うだろう」という言葉に反映されている。

AIと印刷

AIが印刷に多大な影響を及ぼす可能性のある分野は数多くあり、そのいくつかはすでに目にすることができる。AI技術は、新聞の見出しにあるほど新しいものではない。すでに10年以上前から使用されており、印刷業界で利用可能なソフトウェアの一部ですでに使用されている。新しいのは、これまでは個別の製品に使用されていたのが、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を通じてAIによる自動化が進むことが期待できるという点だ。

キャプションEsko Phoenixは自動面付けとネスティングにAIを使用。

これには、ジョブを生産するための最も効率的な方法を計画することも含まれ、これは見積もりを作成するためにも、生産ルートを計画するためにも使用できる。AIはまた、ジョブ・キューの管理にもますます使用されるようになっている。その本質的な部分は、メディアの無駄を最小限に抑えるために、シートやロール上で異なるジョブを一緒に並べたり、互いに入れ子にしたりする方法である。これは、インポジション、つまりレイアウトを最適化するためにプレスシート上にページを配置することから発展したものである。Esko Phoenixなど、面付けにAIを使用している既存のプログラムがいくつかありますが、この技術は現在、大判のジョブ管理にも引き継がれています。さまざまなジョブをどのように仕上げるか、各ジョブの合意された納期など、考慮すべきさまざまなパラメーターがあります。そしてもちろん、これらの要因はすべて、より多くの注文が入るにつれて、一日の中で常に変化する。しかし、遅い注文に対応する能力は、顧客が期待するようになった今日の迅速なオンデマンド注文に不可欠な要素である。

AI技術の恩恵をすでに受けているもう一つの分野は、カラーマネジメントだ。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いますが、間違ったカラースペースなどは簡単に修正することができます。現在、多くのカラーマネージメント・プログラムは、AIを使用して、より自然なルックを生成するためにこれらのファイルの色を微調整するのに役立っています。多くの場合、この機能はソフトウェアに自動機能拡張として表示されるだけで、AIに基づいているとは表示されません。

キャプションHPの最新ラテックスプリンター830シリーズには分光光度計が内蔵され、AIによるカラーマネージメントが自動化されている。

カラーマネジメントは、プリンターのリニアライゼーションやキャリブレーションから、すべての異なるメディア用のプロファイルの作成、各ジョブに適した設定の選択まで、他の分野もカバーしています。オペレーターの入力を最小限に抑えながら、こうしたカラーマネジメントのすべてを自動化できるよう、大判プリンターへの分光光度計の組み込みが徐々に増え始めている。これもまた、AIによって推進されている。

AIは画質の他の面を改善するためにも使われている。AIは、既存のピクセルを分析した後、最善の推測に基づいて画像にピクセルを追加する。これは、大型のビルボードの制作を検討している人にとっては明らかなメリットだ。また、低解像度のファイルを送ってくる顧客の問題を克服するのにも役立つ。

AIの活用が進んでいる分野のひとつに、予知保全がある。パンデミック（世界的大流行）により様々な施設が閉鎖され、エンジニアを現場に派遣することが難しくなったため、ほとんどのベンダーはサービス提供の見直しを余儀なくされた。しかし、AIによって、これらのベンダーは、サービス呼び出しの理由に関してすでに持っているデータを分析し、各コンポーネントがいつ故障するかを予測することができるようになった。

自動化をさらに進めるためには、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る。そのため、潜在的な問題を検出し、故障している部分をピックアップするために、今後数年間で大判プリンターにセンサーが追加されるのはほぼ間違いないだろう。大型印刷機は、印刷されたものが顧客の期待に合っているかどうかをチェックするために、より多くのビジョン・システムを獲得するに違いない。

AIが活用できるもうひとつの分野は、必要に応じて消耗品やスペアパーツを追加発注するなどの在庫管理だ。コツは過剰注文をしないことで、在庫に資金を拘束されることになるが、同時に生産に支障をきたすような品切れのリスクを冒さないことだ。

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も支えている。AIは、ある地域で売上が落ち込んでいるなどのパターンを発見し、他の企業が試して成功したアイデアを基に、データを基に個々のユーザー固有の状況に合わせた解決策を導き出すことに長けている。

結論として、AIは未来の技術とは程遠く、すでに使用されているオートメーション・ソフトウェアの多くに組み込まれている。そして、自動化を促進するために、センサー、分光光度計、ビジョン・システムなど、より多くのハードウェアがプリンターに追加されることが予想される。AIは、異なるベンダー間のソリューションの統合を容易にするはずだ。その結果、大判ユーザーはより自由に、個々の要件により適した生産ワークフローを構築できるようになるはずだ。