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【レガシー×AI】製造業で発揮されるディープラーニングの真価

2020-04-16

(更新: 2021-03-02)

技術
AI
AI開発
製造業

目次

Deep Learning(深層学習) はGoogle社等のIT企業だけが恩恵を受ける最先端技術ではなく、むしろコストの削減等の観点から言えば、製造業などオールドエコノミーと評されるレガシーな既存ビジネスでこそ真価を発揮するポテンシャルがあります。

そして、この点日本のマーケットは海外諸国に比べ有利な状況にあると考えて良いでしょう。

昔から日本のモノ作り文化と技術は世界と比べてもトップを争う水準にあり、今日においても例えば海外旅行をすると、様々な建物や乗り物、機械等に触れる際日本名の会社ロゴを見かけることがよくあります。

製造業の現場においては製品の品質検査を最先端の画像認識AIで強化することや、画像や音声認識技術を利用し製造機械自体の故障検知を行うことも行われています。

未だ導入が進んでいない企業や領域は多くあり、ここに人工知能を導入するニーズがかなり見込まれるため、市場の観点で日本には優位性があると考えるのです。

製造業へのディープラーニングの活用例について、以下のような事例があります。

画像認識を用いた自動検品作業
人工知能搭載機械による作業員の置き換え
最適化された生産計画の策定
監視カメラによる安全確認

画像認識を用いた自動検品作業

従来の製造現場においては、人間の目による検品を行うことが通常であったため、労働時間に限界があることや、ヒューマンエラーを完全に防ぐことはできませんでした。

現在の人工知能技術はこのような画像の認識タスクにおいて特に強みをもっているので、このような領域は大きな恩恵を受けることができます。

人工知能搭載機械による作業員の置き換え

既に多くの工場内では、人間の作業員ではなくロボットアームなどの機械が作業を行っている割合が増えてきています。

従来はロボットでは困難とされていた作業についても、ディープラーニング等の技術革新が起きたことにより、より多くの作業をロボットに置き換えようと日々研究開発が行われています。

最適化された生産計画の策定

機械学習を用いた売上予測や在庫管理、人件費等のコスト管理により、担当者によって変動しうる属人的な判断にならず、生産性を最大化するオペレーションが実現できるようになります。

監視カメラによる安全確認

製造現場に限らず、人が立ち寄ると危険な場所や、必ず人が周りにいないことを確認してから稼働させる機械など、監視カメラが人間の安全を守る上で果たす機会は多くありました。

ここに画像認識AIを用いることにより、従来人間の監視官が目視で確認していた部分を自動化することで、人件費の削減やミスを防ぐことができるようになりました。

AIは限られた領域の中で最も威力を発揮する

現在世界中で利用・研究が進められている人工知能アルゴリズムの一つである深層学習は、多くが教師データと呼ばれる、事前に与えられた大量の正解データに基づき学習を行い、学習の完了後稼働するという仕組みを利用しています。

その特性上、事前に見たことがない状況に遭遇すると一気にパフォーマンスが悪くなってしまうという弱点があります。

一例を挙げると、囲碁の盤の上という限定された世界ではひたすら自己学習を行いやがて人間の世界チャンピオンに勝つということも可能ですが、突然ルールを変更されたりすると、一切まともな挙動をしなくなります。

人間の棋士であれば、アドリブでその場で思考し、そこそこのアウトプットを出すことができるでしょう。

このような背景もあり、工場内で同じ部品を作り続けるような反復的な状況では、AIが特に活躍できる好環境が整っていると言えるのです。

まとめ:製造業では積極的にAIを活用するべき

現時点で間違いなくモノ作り日本のプレゼンスは世界で高いと言えます。ですが、ディープラーニング等のAI技術への投資を疎かにしていては、気付いた時にはアメリカや中国に対してモノ作りにおいても遅れをとってしまうリスクが極めて高いでしょう。

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【具体例を用いて最もシンプルに説明】実用レベルでAIに出来ることとその仕組み | DeepApex

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