ChatGPTに代表される生成AI（人工知能）に大きな注目が集まっているが、製造現場ではどのような使い方が考えられるだろうか――。 こうした中でいち早く製造現場の改善活動の支援ツールとして活用を進めようとしているのが、中堅自動車部品メーカーである旭鉄工とその改善の成果を外部に展開するIoTサービス企業のi Smart Technologiesである。両社の取り組みを紹介する。 IoTで改善サイクルを高速化 旭鉄工は愛知県で自動車の金属加工部品を製造する中堅メーカーだ。その中で工場の改善活動としてIoT（モノのインターネット）を活用したシステムを自社開発し、大きな成果を得られたことから外部にこれらを展開する企業としてi Smart Technologiesを設立した。両社ではIoTを含めた先進的なデジタル技術の活用を積極的に推進しており、旭鉄工ではi Smart Technologiesが展

製造業を取り巻く変化のスピードは著しく、対応するためにさまざまなデジタル技術が必要になってくる。クラウド「Microsoft Azure（以下、Azure）」を中核に、製造業に向けてさまざまなデジタルソリューションを提供している日本マイクロソフトは、コロナ禍を経て3年ぶりのリアル開催となる「第25回関西ものづくりワールド」（2022年10月5～7日、インテックス大阪）に出展。「デジタルツイン」や「インダストリアルメタバース」をキーワードに、パートナー企業の電通国際情報サービス（ISID）やSCSKと共同してさまざまな展示を行った。 まずは、同展示会のセミナーに登壇したマイクロソフト米国本社で製造インダストリーディレクターを務める濱口猛智氏による特別講演「マイクロソフトの製造業への取組み～インダストリアル メタバースの例など～」の内容を紹介しよう。 マイクロソフトは、製造業の分野において、産

パナソニックが24時間365日止まらない工場「オートノマスファクトリー」実現へ：スマートファクトリー（1/2 ページ） パナソニック コネクテッドソリューションズ（CNS）社が、製造分野における現場プロセスイノベーションのコンセプトである、24時間365日止まらない工場「Autonomous Factory（オートノマスファクトリー）」と、その実現を可能にするモジュラーマウンターの新モデル「NPM-GH」とスクリーン印刷機「NPM-GP/L」などを発表した。 パナソニック コネクテッドソリューションズ（CNS）社は2022年2月14日、オンラインで会見を開き、製造分野における現場プロセスイノベーションのコンセプトである、24時間365日止まらない工場「Autonomous Factory（オートノマスファクトリー）」と、その実現を可能にするモジュラーマウンターの新モデル「NPM-GH」とス

東芝は2021年4月28日、教師なし学習でも高精度でグループ化できる画像分類AI（人工知能）を開発したと発表。ラベル付け作業を行っていない画像データから、高精度に不良品や製品欠陥を検出することが可能になる。 東芝は2021年4月28日、教師なし学習でも高精度でグループ化できる画像分類AI（人工知能）を開発したと発表した。ラベル付け作業を行っていない画像データから、高精度に不良品や製品欠陥を検出することが可能になる。 教師なし学習の分類精度向上に貢献 今回東芝が発表した画像分類AIは、分類基準を指定するラベル付けを行っていない画像から有効な特徴を抽出、学習して、それに基づいた画像分類を高精度で実行するものである。 この画像分類AIは、1枚の画像を1つの分類基準とする「疑似的な教師あり学習」を行う。これによって背景のように多くの画像に表れるものを除き、一部の画像にだけ存在する特徴を抽出できる。

米国の調査会社Gartnerは「先進技術におけるハイプサイクル2020年版」を発表した。調査結果によると、「コンポーザブルエンタープライズ」「データファブリック」「組み込み型AI」「セキュアアクセスサービスエッジ（SASE）」「説明可能なAI」などが「過度の期待のピーク」に入った。 米国の調査会社Gartner（以下、ガートナー）は2020年8月18日（現地時間）、「先進技術におけるハイプサイクル2020年版」を公開した。 ガートナーのハイプサイクルは2000を超えるテクノロジーをグループ化し、その成熟度、企業にもたらすメリット、今後の方向性に関する分析情報を図で表したもの。先進的な技術が「大きな期待」「幻滅」「最終的な安定普及」といった共通のパターンを経て定着することから、それぞれの技術がこのハイプサイクルのどこに位置するのかを示した調査資料だ。1995年からグローバル版を展開している。

エッジAIを加速する「Jetson」、次モデルは「Nano Next」と「Orin」に：GTC Digital（1/2 ページ） NVIDIAは「GTC Digital」の講演で組み込みAI開発プラットフォーム「NVIDIA Jetson」を紹介した。AIコンピュータの他、各種SDK、NVIDIAのパートナー企業の解説を行った。 NVIDIAは2020年3月22～26日に米国サンノゼで開催予定だったユーザーイベント「GTC（GPU Technology Conference） 2020」に替えて、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染拡大に対応した完全オンラインイベント「GTC Digtal」を開催している。GTC Digtalでは、同年3月下旬から4月23日までの約1カ月間でさまざまな講演がオンラインで無料で見られるようになっている。 本稿では、これらの中から、IoT（モノの

機械学習で入ってはいけないデータが混入する「リーケージ」とその対策：もう失敗しない！製造業向け機械学習Tips（1）（1/2 ページ） 製造業が機械学習で間違いやすいポイントと、その回避の仕方、データ解釈の方法のコツなどについて、広く知見を共有することを目指す本連載。第1回では「リーケージ」について取り上げる。 ⇒連載「もう失敗しない！製造業向け機械学習Tips」バックナンバー 筆者はデータサイエンティストとして、機械学習自動化プラットフォーム「DataRobot」の導入サポートをさまざまな製造業のクライアントに提供してきました。本連載では、その経験に基づいてお話させていただきます。 機械学習が使われる製造業特有の分野は、物性予測、工程管理、予防保全、故障予測、要因分析など多岐にわたります。しかし筆者は、それらの多くで同様のミスが繰り返されていることに気が付きました。これらの間違うポイント

富士通研究所は、学習に必要なデータが少なくても高精度に判断できる機械学習技術「Wide Learning」を開発した。重要度の高い仮説を選別し、それぞれの影響度を制御することで、データに偏りがあっても、均等に正しい分類／判断ができる。 富士通研究所は2018年9月19日、学習に必要なデータが少なくても高精度に判断できる機械学習技術「Wide Learning（ワイドラーニング）」を発表した。データ項目を組み合わせて、その全てのパターンを仮説とし、各仮説に対し分類ラベルのヒット率で仮説の重要度を判断する。 例えば、商品の購入傾向をAI（人工知能）で分析する際は、これまでの購入者、未購入者（分類ラベル）のデータ項目から「女性、免許所有」「未婚、20～34歳」など全てのパターンを組み合わせて仮説とし、実際の商品購入者のデータとどれくらいヒットするかを分析する。 一定以上ヒットした仮説をナレッジチ

東京大学は、単純ヘルペスウイルスの新しい免疫回避機構を発見し、それをつかさどるウイルスタンパク質として「VP22」を同定した。解明された分子メカニズムを標的としたHSV感染症の新しい治療法の開発につながる。 東京大学は2018年2月15日、同大学医科学研究所 教授の川口寧氏らの研究グループが、単純ヘルペスウイルス（HSV）の新しい免疫回避機構を発見し、それをつかさどるウイルスタンパク質として「VP22」を同定したと発表した。 HSVは一度感染すると、宿主の免疫応答によって体内から排除されることなく、ヒトの体内に終生潜伏する。そのため、HSV感染症は多くの病態において潜伏と再発を繰り返す。このことから、HSVにはヒトの多様な免疫応答から逃れる高度な機構があると考えられている。 そして、AIM2インフラマソームに対するHSV阻害因子の存在が長い間示唆されてきた。AIM2インフラマソームは、DN