パナソニック ホールディングス（パナソニックHD）とストックマークは、パナソニックグループ専用の大規模言語モデルの開発で協業する。パナソニックグループの社内データを追加事前学習させた「Panasonic-LLM-100b」を開発し、設計や製造などのモノづくり業務において、自然言語でのやりとりで業務支援を行えるような仕組み構築に取り組む。 パナソニック ホールディングスとストックマークは2024年7月2日、パナソニックグループ専用の大規模言語モデル（LLM）の開発で協業すると発表した。パナソニックグループの社内データを追加事前学習させた「Panasonic-LLM-100b」を開発し、設計や製造などのモノづくり業務において、自然言語でのやりとりで業務支援を行えるような仕組み構築に取り組む。 生成AIの活用を進めるパナソニックグループ パナソニックグループでは、2023年2月にグループ傘下のパ

MONOistに掲載した主要な記事を、読みやすいPDF形式の電子ブックレットに再編集した「エンジニア電子ブックレット」。今回は、R＆Dプロセスに生成AIを導入したアサヒビールへの取材記事を収録した「アサヒビールがR＆Dに生成AIを導入した2つの狙い」をお送りします。

生成AIが企業のデータ民主化を推し進める　課題解決の発想力が問われる時代に：製造DXの未来とデータ活用の可能性（前編）（1/2 ページ） いま生成AIをビジネスに活用しようとする動きが盛んです。あらゆる業務が生成AIに置き換え可能となる中、ビジネスパーソンはどのような能力を発揮していくべきでしょうか。ここには従来のDXに関わる取り組みから継続している課題があります。 ユーザーに寄り添うIT時代の到来 いま急速に広まっている生成AI（人工知能）は多くの人にとって使いやすく、人間に寄り添うテクノロジーと言えます。これまで何らかのテクノロジーを使おうとすれば、その操作方法やプログラミングの仕方を習得する必要がありました。 しかし昨今話題の生成AIは、人間に話しかけるようにリクエストできるので、スキルや知識はほぼ必要ありません。AIを使うハードルがぐんと下がり、多くの人がAIの能力を体験できるよう

“エッジ生成AI”に挑む日本発スタートアップ、60TOPSのAI処理性能を8Wで実現：組み込み開発 インタビュー（1/2 ページ） 生成AIへの注目が集まる中、その生成AIを現場側であるエッジデバイスで動かせるようにしたいというニーズも生まれつつある。この“エッジ生成AI”を可能にするAIアクセラレータとして最大AI処理性能60TOPS、消費電力8Wの「SAKURA-II」を発表したのが、日本発のスタートアップであるエッジコーティックスだ。 ChatGPTに代表される生成AI（人工知能）への注目が集まる中、その生成AIをクラウドやサーバではなく、現場側であるエッジデバイスで動かせるようにしたいというニーズも生まれつつある。ただし、従来の機械学習モデルと比べて生成AIモデルの規模が大きいこともあり、エッジデバイスに搭載可能なAIアクセラレータで十分な処理性能を確保することは容易ではない。 こ

IBMは、AI／データプラットフォーム「watsonx」のアップデートと、AI向けに設計したデータおよびオートメーション機能を発表した。LLM（大規模言語モデル）を含む言語とコード用モデル「Granite」をオープンソースとして公開している。 IBMは2024年5月21日（現地時間）、AI（人工知能）／データプラットフォーム「watsonx」のアップデートと、AI向けに設計したデータおよびオートメーション機能を発表した。 2023年に提供を開始したwatsonxでは、LLM（大規模言語モデル）を含む言語およびコード用モデル「Granite」をオープンソースとして公開。Apache 2.0ライセンスの下、HuggingFaceとGitHubで利用できる。コードモデルは30～340億パラメーターを有し、基本モデルと命令追従モデルを用意する。 また、レッドハットと共同で、モデルアライメント技術「

生成AIネイティブ世代はAIと人間の共進化から生まれ「BYOAI」とともに生きる：人工知能ニュース（1/3 ページ） アクセンチュアが、世界のテクノロジートレンドに関する最新の調査レポート「Technology Vision 2024（テクノロジービジョン2024）」について説明した。生成AIによって人間とテクノロジーの関係性が大きく変化しており、AIと人間の“共進化”が最新トレンドになっているという。 アクセンチュアは2024年5月27日、東京都内とオンラインで会見を開き、世界のテクノロジートレンドに関する最新の調査レポート「Technology Vision 2024（以下、テクノロジービジョン2024）」について説明した。 同社のテクノロジービジョンは2000年から毎年発行されてきた。今回は、学界、ビジネス界、公共部門にまたがる20数人の専門家からなる外部アドバイザリーボードから知見

スマートファクトリーとAI、ChatGPT-4oの衝撃と可能性：工場スマート化の今（1/3 ページ） 世界の産業界でIoT（モノのインターネット）やロボット、AI（人工知能）などを活用したスマートファクトリー化が進んでいる。その流れの中で何が起きているのか、Beckhoff Automation（日本法人） 代表取締役社長の川野俊充氏に話を聞いた。 世界の産業界でIoT（モノのインターネット）やロボット、AI（人工知能）などを活用したスマートファクトリー化が進んでいる。その流れの中で何が起きているのか、何に注視すべきなのかをいま一度整理するべく、今回はBeckhoff Automation（ベッコフオートメーション、日本法人） 代表取締役社長の川野俊充氏に話を聞いた。 AIの急速な進化で迫られる戦略転換 MONOist　現在のスマートファクトリー化の流れでどんな点に注目していますか。 川野

産業界で使い倒せる日本語LLMを　リコーが自前のモデル開発に取り組み始めたワケ：製造業×生成AI インタビュー（1/3 ページ） 世界中で大規模言語モデル（LLM）の開発成果が次々に発表されている。国内でも日本語対応のLLM開発に取り組む企業が表れているが、その1社がリコーだ。130億パラメーターの日英両言語対応LLMを作った同社に、開発の狙いや今後の戦略を聞いた。

連載「テルえもんが見たデジタルモノづくり最前線」では、筆者が日々ウォッチしているニュースや見聞きした話題、企業リリース、実体験などを基に、コラム形式でデジタルモノづくりの魅力や可能性を発信していきます。連載第1回のテーマは「3D CADに搭載されはじめたAI機能と自動化」です。 皆さん、こんにちは！　小原照記（おばらてるき）と申します。普段は岩手県の「いわてデジタルエンジニア育成センター」という施設で3D CADを中核とした、デジタルエンジニアの育成と“企業の困りごと”を聞いて支援する仕事をしています。当センターではいろいろな3D CADをはじめとしたデジタルモノづくりに関する設備を保有しており、学生や企業の方たち向けに講習会を開催したり、3Dプリンタでの試作や3Dスキャナーを使用しての検査／リバースエンジニアリングなどの受託を行ったりしています。また、筆者個人のSNSやブログでは「テルえ

東芝は、あらかじめ作成したデータでロボット制御に用いられるAIの機械学習を行う「オフライン強化学習」において、少量の画像データで複雑なロボット操作を高精度に制御する技術を開発した。 東芝は2024年5月10日、あらかじめ作成したデータでロボット制御に用いられるAI（人工知能）の機械学習を行う「オフライン強化学習」において、少量の画像データで複雑なロボット操作を高精度に制御する技術を開発したと発表した。これまでロボット制御AIのオフライン強化学習では数千以上のデータが必要だったが、新技術は10分の1以下のとなる100程度のデータで精度を向上できる。公開ベンチマーク環境によるシミュレーション評価の結果、平均成功率が従来比で2倍となる72％に向上した。少量の画像データから複雑なロボット操作を高精度に制御するAI技術は「世界初」（東芝）、公開ベンチマーク環境における72％の成功率は「世界最高精度」

富士キメラ総研は2024年4月10日、DX（デジタルトランスフォーメーション）関連国内市場の調査結果を発表した。2023年度の同市場規模は、4兆197億円となる見込みだ。 同調査によると、市場は今後もさらに拡大を続け、2030年度には8兆350億円まで拡大すると予測している。業種別では、交通や運輸、物流、製造、金融、医療、介護、自治体などでの伸びが注目される。 製造業では、環境変化や人員不足に対応するため、サプライチェーン、エンジニアリングチェーンといった既存システムの移行、データドリブン経営を推進する動きが活発になっている。 今後、効率化や最適化を目的とした投資、新規事業を創出するための投資が本格化し、特に省人化や自動化に向けたスマートファクトリーへの投資が増えると見られる。また、環境負荷低減に向け、温室効果ガス排出量やエネルギーの管理、機器の稼働監視などへの投資も拡大していくと予測する

関連記事 ChatGPTで製造現場カイゼンを簡単に、過去事例や注意点を引き出す生成AI活用事例 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。その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。 製造業ならではのAI展開を目指す武蔵精密工業、その2つの挑戦（前編） 自動車部品メーカーの武蔵精密工業は、イスラエルのSIX AIとの協業により、「モノづくり×AI」による新たな価値創出に取り組んでいる。外観検査装置を展開するMusashi AIと、自律搬送ロボットソリューションを展開する634 AIの取り組みを紹介する。 AI行為判定で品質管理向上、OKIの全員参加型イノベーション

成功要因（3）：柔軟なDX 昨今、製造業の事業継続を特に脅かす要因として浮上しているのが、「人材不足」と「VUCA（Volatility、Uncertainty、Complexity、Ambiguity）」の2つだ。 人材不足については説明不要だろうが、ここでは3つの要素に分解して説明する。1つ目が、少子化を背景とした単純な労働力不足だ。既にサービス業や建設業では、労働力の不足を理由に事業継続を断念する「人手不足倒産」が増加傾向にあり、この問題は中小製造業にも波及しつつある。 2つ目は、特定の専門技能を持つ人材の不足だ。製造現場では高度な職人芸が求められる場面も多く、特定のスキルを持つ人に仕事が集中しがちだ。この特定スキルを持つ人材が退職／引退する際の技能流出やノウハウ断絶のリスクは、就業者の高齢化に伴い増大し、深刻化しつつある。若手を採用できず、技能伝承の受け皿がないというケースも少なく

コメントの1行目ですが、コメントアウトしたコードを削除しました。筆者は開発時に元のコードを残すためにコメントアウトします。ですが、記事を執筆する時点ではある程度ソースコードの行番号を確定したいので、このような措置をしました。 コメントの2行目ですが学習済みデータを生成する際にノイズの混入を試みたのですが、執筆時までに想定した結果を得られなかったのでこのコードは取りあえずコメントアウトしています。 コメントの3行目は、LEDマトリクスに5×5ドットの文字を映すための処理ですが、前回示したコードで5行を要していたのに対して、今回はそれを1行に書き換えました。 また、これらのコメントでは触れてないのですが、推論結果に対して再度推論してみるモードを追加しました。これもコメントにはないのですが、入力文字をランダムに設定できるモードを用意しました。 なお、リスト2に示す4行目以降のソースコード本文は、

SUBARUが深層学習によるAI構築ツールを導入、プレス領域の成形解析工数の削減へ：CAEニュース サイバネットシステムは、SUBARUが深層学習によるAI構築ツール「Neural Concept Shape」を導入したと発表した。導入により、プレス領域の成形解析にかかる工数を削減する。

関連記事 ダイハツの認証不正の経緯まとめ読み MONOistに掲載した主要な記事を、読みやすいPDF形式の電子ブックレットに再編集した「エンジニア電子ブックレット」。今回は、ダイハツ工業の型式指定申請の不正行為の経緯をまとめた「ダイハツの認証不正の経緯まとめ読み」をお送りします。 電動化ニュースまとめ MONOistに掲載した主要な記事を、読みやすいPDF形式の電子ブックレットに再編集した「エンジニア電子ブックレット」。今回は、自動車業界の電動化に関連したニュースをまとめた「電動化ニュースまとめ」をお送りします。 日系乗用車メーカーの生産動向振り返り MONOistに掲載した主要な記事を、読みやすいPDF形式の電子ブックレットに再編集した「エンジニア電子ブックレット」。今回は、毎月発表される自動車メーカー各社の生産実績をまとめた「日系乗用車メーカーの生産動向振り返り」をお送りします。 【年

製造業も強い関心　NTTが独自LLM「tsuzumi」のソリューションサービス提供開始：製造ITニュース（1/2 ページ） NTTは2024年3月25日、独自開発した大規模言語モデル「tsuzumi」を活用した、生成AIのトータルソリューションサービスを提供開始した。 日本電信電話（NTT）は2024年3月25日、独自開発した大規模言語モデル（LLM）「tsuzumi」を活用した、生成AI（人工知能）のトータルソリューションサービスを提供開始した。企業の固有データに合わせた業務自動化や効率化、高度化を実現する。 導入後まで一気通貫で生成AI活用支援 tsuzumiはNTTが独自開発した大規模言語モデルで、モデルのパラメータサイズの軽量さや日本語処理性能、図表やイラストの読解性能の高さなどを特徴とする。ラインアップの1つである「小型版」は70億パラメータで、GPT-3の約25分の1のサイズと

IDC Japanは2024年3月7日、国内のAI（人工知能）インフラ市場の予測を発表した。2023年の支出額は、前年比46.1％増の1094億8900万円の見込みで、2022～2027年の支出額の年間平均成長率（CAGR）は16.6％、2027年の支出額は1615億5000万円になると予測している。 2023年に生成AIへの関心が急速に高まったことなどを受け、サービスプロバイダーを中心に投資が活発化した。その結果、1000億を超える規模にまで成長した。2024年以降もAIの活用領域の拡大やマルチモーダル化による画像や動画の生成などを背景に、AI向けのコンピューティングやストレージリソースへの需要はさらに高まる見込みだ。製品カテゴリーで見ると、AIサーバが特に成長をけん引していくと見ている。 デプロイメント別では、クラウド向けAIインフラに着目した。AIサービスやAIワークロードに最適化さ

生成AIによって、製造業の業務はどのように変化するのだろうか。マイクロソフトで製造産業およびモビリティー担当コーポレートバイスプレジデントを務めるドミニク・ウィー氏に話を聞いた。 「特に日本では、生成AI（人工知能）の活用が重要になる」――。こう話すのは、Microsoft（マイクロソフト）で製造産業およびモビリティー担当のコーポレートバイスプレジデントを務めるDominik Wee（ドミニク・ウィー）氏だ。 マイクロソフトは、テクノロジープラットフォーマーとして製造業のDX（デジタルトランスフォーメーション）をさまざまな形で支えている。OpenAIとの長期的パートナーシップや新ソリューションの展開などによって、生成AIについてもさまざまな形で世界に先駆けて取り組んでいる。 なぜ、日本の製造業が生成AIを使いこなすことが重要になるのだろうか。マイクロソフトとしての考えと、日本市場での取り組