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2022年7月5日~8日開催製造業DXサミット2022にて、弊社データサイエンティストの水野の講演した内容について一部公開しました。

イベントレポート

日経クロステック主催の「製造業DXサミット2022」が2022年7月5日~8日に開催され、弊社水野が「ちょっと先取り!製造業DXで使える先端技術」というテーマで講演しました。当講演では少し先取りした技術トピックについてビジネス活用方法とともに紹介させていただきましたので、講演内容について一部お届けします。 

製造業DXの現状とこれから 

製造業に特化した課題は大きく分けると3つに分けることが出来ます。その解決方法の一つとしてDXが注目されていますが、DXで出来ることの例として、人材不足/スキルギャップでは設計支援AIを作るですとか、生産工程を自動化する、検査を自動化することで熟練者に頼らないものづくりとしてレベルアップすることが期待されます。 次に製品のサービス化で競争力を維持していくという課題に対しては、One to One でアフターフォローやメンテナンスを行える仕組みですとか、マス・カスタマイゼーション、人工知能搭載のサービスを展開していくことが考えられます。 さらに世の中の柔軟性に対応していくためのダイナミックケイパビリティ強化としてはインテリジェント・サプライチェーンを実現するですとか、人や場所に依存しないリモートAIも注目されています。 

「あとは製造業に限ったことではありませんが、カーボンニュートラルなどサステナビリティ観点でもDX活用が注目されていますね。これらは大まかな分類例ですが、詳細に考えていくとやるべきことは山ほどあります。」(水野) 

ちょっと先取り技術紹介 

今回の講演では、あくまでビジネス利用されている中では、基本的な機械学習よりも進んでいる技術について3つほどご紹介をさせていただきました。その内容について、お伝えします。 

エッジAI 
エッジAIとは、IoT機器やセンサーなどの端末にAIを搭載する技術のことですが、これからの製造業DXには非常に重要なものとなってきています。例えば画像データから物体を検出したり、異常を検出するといった試みは多くの企業で取り組みたい課題の一つではないでしょうか。実はこれらのための機械学習モデルを開発することそのこと自体はそこまで難しい技術ではございません。しかしそこでハードルとなるのは、高いリアルタイム性や処理速度の安定性です。それらをクリアするためにエッジAIが注目されています。 

強化学習 
機器の自動制御など、環境の変化に柔軟に対応する必要がある場合は強化学習を用います。環境の変化とは何を言っているかと申しますと、具体的な例としては、組み立て中の製品に部品を取り付けるという行動をした結果、その製品の状態が変わるという変化のことです。AIが自分の行動の結果環境が変化する状況ですね、こういう場合には強化学習を用います。 

Vision & Language 
前者二つと比べると少し耳慣れない言葉かと思いますが、ようは画像情報と言語情報を組み合わせた課題解決を行う研究分野の総称です。画像処理や自然言語処理それぞれは技術進歩が著しく、典型的なタスク、例えば画像処理で言えば画像分類や物体検出、自然言語処理で言えばテキスト分類や固有表現抽出、そういった典型的なタスクについては、近年はコモディティ化が進んでおり、ビジネス利用も広がってきています。近年では、画像情報単体や言語情報単体ではなく、それらを「組み合わせたアプローチ」が必要なタスクに対する研究が進んでいます。画像情報と言語情報の組み合わせというのは、非常に多様なタスクとビジネスソリューションがあります。例えば、文書画像理解というタスクでは、受領書や設計図の読み取りといったソリューションが挙げられます。これらは内容の理解に文字だけでなく文字同士の位置関係や図形といった画像情報も必要になるため、Vision &Languageが必要になります。 

今回の講演では、「エッジAI」、「強化学習」、「Vision & Language」について、ご紹介させていただきましたが、当講演のより詳しい内容を知りたい方や講演資料をほしい方がいらっしゃいましたら、下記よりお問合せください。 

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