ある化粧品メーカーからの相談 これはAI開発を事業にする当社が、とある化粧品用の容器メーカーのIT担当者から受けた相談だ。 「当社ではリキッド化粧品用の容器を製造しており、国内でも屈指の品質の高さが自慢です。容器の製造工場では品質管理を徹底していますが、どうしても容器に小さなキズが入るといったことが起きてしまい、こうした不良品が10,000個に１個の割合で発生しています。不良品の発見のための検品作業は欠かせませんが、少ない発生率にも関わらず、わざわざ作業員を配置することがロスになっていると感じています。最近良く見かける不良品発見AIで、検品作業を自動化できないでしょうか。」 新型コロナウイルス感染拡大による投資の冷え込みの影響が少なからずありながらも、こうしたビジネス現場からのAI導入の相談は依然として多い。短期的な見通しが暗い中でも、先を見据えてAIという新テクノロジーの導入に賭けてみよ

酒類メーカーからの相談 今回もAI開発を事業にする当社がお受けした相談の一つを題材に話を進めていこう。ある酒類メーカーのDX推進担当者からの相談は、次のようなものだった。 「当社では様々な酒類を製造・販売していますが、中でもビール類が主力商品です。販路確保もできつつあり、安定した供給体制が整ってきている一方で、需要の読み誤りによる供給過多・供給不足が少なからず日々発生しています。需要の予測は営業担当の勘に頼らざるを得ないため、正直、多少のロスは諦めるしかないと思っているのですが、最近話題の需要予測AIでより正確な予測を行うことは可能なのでしょうか。」 需要予測は、数あるAI活用領域の中でもホットトピックの一つだ。少ない手間で需要予測ができることを謳ったAIプロダクトも多く販売・宣伝されており、担当者の耳にこうした情報が入ることは何ら不思議ではないし、AIが簡単にやってくれるという期待を持つ

電子機器製造工場からの相談 ほんの数年前を思い返すと、クライアントといえばAIを初めて導入する企業がほとんどだった。だが、ここ最近は、AIの導入を経験済みの企業からの相談も珍しくなくなった。これを裏返してわかりやすく言うと、「失敗した案件」の相談だ。これは、ある電子機器の製造工場のデジタル化推進担当者からの支援要請だった。 「1年ほど前にAIを搭載した検品システムを導入しました。ですが、思ったように精度がでないのです。うちの工場では1日に1万個の製品を製造し、このうち10個ほどの不良品が発生します。AIが完璧でないことは理解しています。なので、100％の不良品検出はできないとしても、せめて９割の目標を達成したいと考えています。当初発注したAIベンダーにもそうお願いしていたのですが・・、やはり９割という精度は現実的ではないのでしょうか。」 確かに９割の精度目標というのは、技術的にはかなり難し