なぜ製造現場のAI活用がうまくいかないのか

現在、AI技術として注目されているのは、深層学習（ディープラーニング）を中心とした機械学習技術です。こうした技術は、基本的にはコンピュータがデータを学習することで人が明確な条件を定めなくてもAIが自動で最適な判断をするモデルを構築できるという技術です。そのため、正しい結果が得られるようにデータを準備したり、学習させたりする負担が生じます。 現在では、その学習の負担を減らすように事前学習を行ったAIモデルを提供するようなケースも増えていますが、製造現場で最適に適用するためには、個々の現場でのチューニングが必要になります。また、製造現場では、その十分なデータを用意するということがまず大きなハードルになります。 例えば、よくあるのが、不良品をAIで見つけ出す品質検査に関する仕組みにおいて「不良品のデータが少ない」というケースです。もともと不良を出さないことを目指してきた製造現場では、不良品のデー