インクの背後にある知性：AIが印刷を永遠に変える

デジタルイメージング業界の世界的市場データリーダーであるキーポイント・インテリジェンスは、今月初めにFESPA Global Print Expoと同時開催されたパーソナライゼーション・エクスペリエンス2025のSmartHubカンファレンスにおいて、印刷のあらゆる側面における人工知能の応用拡大を紹介しました。

AIの真のメリットとは何でしょうか？Keypoint Intelligenceによると、AIは意思決定の迅速化を可能にします。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ます。AIを導入した印刷会社は、より機敏になり、おそらく収益性も向上するでしょう。そして、AIがワークフローにおいてリアクティブからプロアクティブへと役割を移行していく中で、問題は「投資しないでいられるのか？」という点にあります。

Keypoint Intelligence は、ワイドフォーマットから商業用繊維、パッケージ、ラベルまで、印刷のあらゆる分野を専門とし、業界で最も包括的な独立したデータ、調査、思想的リーダーシップを提供し、現在市場で最も破壊的な力である AI を分析できる独自の立場にあります。

AIは、熟練労働者の不足、コスト圧力、品質のばらつき、義務付けられた持続可能性指標の新たな負担など、印刷業界の長年の課題に対する解決策です。

5月にベルリンで開催されたFESPA Global Print Expoと併設されたパーソナライゼーション・エクスペリエンスのSmartHubカンファレンスにおいて、Keypointの主席アナリストであるリサ・ブラウンとジョニー・シェルは、デザインからプリプレス、カスタマーサービス、配送に至るまで、バリューチェーンの主要分野にAIが既にどのように統合されているかを説明しました。AIは、熟練労働者の不足、コスト圧力、品質のばらつき、そして義務付けられたサステナビリティ指標の新たな負担といった、印刷業界の長年の課題に対する解決策でもあります。

リサとジョニーは、印刷業者やベンダーのすべてではないにしても、すでにAIを活用しているところもあると指摘しました。現在、AIはデザイン段階を効率化し、ユーザーが画像を自動的にシャープニングおよび更新して品質を向上させることを可能にしています。プリプレス段階では、AIを活用した予測ツールが、問題が発生する前に予測し、ジョブとリソースの計画を策定するのに役立っています。生産段階では、最適化ツールが生産スケジュールとジョブ計画の効率化を促進しています。ポストプロダクションでは、検査と品質管理において機械学習を活用し、欠陥の早期発見に役立っています。最後に、バリューチェーンにおける顧客サービスと配送の段階では、AIを活用したパーソナライゼーションが、パーソナライズされた出力とより良い顧客体験の提供の鍵となります。

AIはすでにこの業界で広く導入されており、特にファイル準備やカラーマネジメントといった分野でテストと統合が進められています。しかし、今後、AIの活用を最大限に活用する上で、最も成長が見込まれる分野はどこでしょうか？

Keypoint社の調査によると、予測分析やメンテナンス、動的なワークフロー自動化、リアルタイム監視など、現在は限定的な利用にとどまっているアプリケーションが、数年後には業界全体で標準となることが示されています。そして、AIは営業、マーケティング、事業開発など、様々なアプリケーションやワークフローの段階に浸透していくでしょう。AIを活用する競合他社に追いつくことを考えなければ、傍観者は取り残される可能性があります。

デジタルテキスタイルプリント

例えば、ブラウン＆シェルは、デジタルテキスタイルプリントにおけるAIの活用方法をさらに深く掘り下げました。スマートファイル最適化により、生地の種類や色域に合わせた調整が可能になります。ジョブルーティングの自動化により、スループットとリソース割り当てが向上します。AI主導の印刷管理は、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調整します。さらに、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活用してコンポーネントの故障を予測し、多くの高スループットオペレーションにおいて大きなコスト要因となる計画外のダウンタイムを削減します。

AIシステムは、プリントヘッドのパフォーマンス、生地の動き、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、エラーを事前に防止します。

Kornit DigitalのAtlas Maxは、テキスタイルプリントにおける組み込み分析機能を通じて、このインテリジェンスへの移行を体現しています。AIシステムは、プリントヘッドの性能、生地の動き、硬化パラメータを継続的に監視し、一貫した品質を確保し、エラーを事前に防止します。AI駆動型モジュールは、衣類の種類と環境条件に基づいてインクと硬化設定をリアルタイムで動的に調整し、予知保全アラートにより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、印刷の収益性に関するリアルタイムのインサイトを得ることができます。この機能により、初回印刷精度の向上、無駄の削減、オペレーターの介入の大幅な削減が実現します。

AI拡大の分野

Keypoint は、AI が拡大する主な領域を 4 つ挙げています。

1. デザインとマーケティングのための生成AI
   瞬時にコンテンツを作成できるため、制作期間の短縮と、高度にパーソナライズされたマスカスタマイゼーションキャンペーンの実現につながります。AIを活用することで、既にデザインの納期は30～50%短縮されており、優れたカラーマネジメントアルゴリズムによって、様々な素材間での色の一貫性が向上しているため、大規模なパーソナライゼーションはもはやボトルネックではなくなります。

2. 持続可能性
   AIは、印刷会社がサステナビリティ指標を追跡し、ESG目標を達成する上で重要な役割を果たします。AIは、手作業による監査や事後報告に頼ることなく、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できます。AIシステムは、乾燥機の設定、インク量、機械設定を微調整することで、リソースを削減し、ESG報告を自動化できます。その結果、サステナビリティ監査が合理化され、ブランド評判の向上、顧客からの信頼の向上、そしてEUグリーンディールや循環型経済イニシアチブなどの進化する規制へのコンプライアンス強化につながります。

3. 自動印刷ショップオーケストレーション
   AIは、個別のツールを超えて、生産環境全体を完全にオーケストレーションする段階へと進化します。タスクの自動化だけでなく、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します。インテリジェントなジョブルーティングにより、AIは材料の適合性、現在の作業負荷、インクの可用性に基づいて、最適なデバイスに印刷ジョブを割り当てます。また、生産シナリオをシミュレーションすることで、ジョブが実際に実行される前に、積載量、インク使用量、基材の消費量、エネルギーコストを事前に最適化できます。これにより、スループットと表面品質レベルアグリーメント（SLA）の遵守が向上し、スケジューリングにおけるオペレーターへの依存度が低減し、突然のジョブ変更や急な注文への対応力が向上します。

4. コネクテッドプリントショップ向けAI + IoT
   よりスマートで、よりコネクテッドな印刷工場が実現すると予想されます。複数の地域や拠点にまたがる印刷工場のハードウェア、ソフトウェア、その他の分散システムはすべて、一元的に接続されます。例えば、AIが故障を事前に診断・予測する予知保全が挙げられます。監視とアラート機能は、リモートリアルタイム診断、デバイス問題のリモート診断、そしてオフサイトでのプロアクティブな修復によって、さらに高度化されます。消耗品（インク、用紙、生地）の高度なモニタリングと、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ます。これらすべてがより高度なデータダッシュボードに統合され、印刷業者は環境を一元管理することで、ビジネスに関するより適切な意思決定を行えるようになるでしょう。

「未来はコンバージェンスです」とジョニー・シェルは語った。「スマートファクトリーはもはや理論上の話ではありません。AIとIoTの統合を核として構築されつつあります。未来の印刷工場は、単にスマートなだけでなく、自律型です。」