PISOフレームワーク：Platform for Intelligence on Operational Systems
2025年、NTTデータとMIT Technology Reviewがチリ、ブラジル、ペルー、メキシコの大手鉱業会社14社の上級幹部25名を対象に実施した調査では、業界における自律化およびAIプロジェクトの72%が部分的な成果にとどまっているという、非常に示唆的な結果が示されました。最大の障壁は技術でも予算でもありません。現場の技術基盤で支えられる範囲と、その上位レイヤーであるAIが求める要件との間に存在する構造的なギャップこそが、最大の課題となっているのです。
本ホワイトペーパーでは、NTT データの鉱業・資源部門が「Mining Autonomy Operating Model（鉱業自律化オペレーティングモデル）」の一環として開発した「PISOフレームワーク（Platform for Intelligence on Operational Systems）」を紹介します。PISOは、同モデルの第一の柱であり、業界がこれまで十分に明確に問うてこなかった課題に対する答えです。 ベンダーを選定する前、モデルを導入する前、自律搬送システムをスケールアップする前に――現場は、その上に構築されるシステムを支える準備が実際に整っているのでしょうか？ PISOは、「オペレーショナル・テレイン（Operational Terrain）」「ディシジョン・アーキテクチャ（Decision Architecture）」「OTアーセナル（OT Arsenal）」「ガバメント・イン・モーション（Government in Motion）」という4つの相互依存するレイヤーを定義し、これらを適切な順序で活性化することが、成功する28％のプロジェクトと失敗する72％のプロジェクトを分ける条件である理由を解説しています。
