1993年に米ハーバード大学の経営大学院、ハーバード・ビジネス・スクール（Harvard Business School）で少人数の討論会があった。集まったのは米国企業の研究マネジャーやイノベーションの研究者である。集まった人たちには共通の認識と懸念があった。 企業の研究活動（industrial research）における1つの時代が終わろうとしている──これが共通認識である。米国企業は基礎研究を縮小し、研究開発活動を事業密着型に変えている。 それで米国経済は大丈夫なのか。これが共通の懸念だ。米国のベル研究所や、デュポン社の中央研究所などは事実上、国立研究所の役割を果たしてきた。これらの企業研究所がなくなったり、縮小したりしている。それにもかかわらず、米国の大学の研究予算が増えているという事実はない。米国のイノベーションの源泉がなくなってしまうではないか。 討論の内容は、新たな寄稿も加え

本コラムでは、皆さんの悩みに関してトヨタ自動車流の解決方法を回答します。同社で長年生産技術部門の管理者として多数のメンバーを導き、その後、全社を対象とする人材育成業務にも携わった経歴を持つ肌附安明氏が、皆さんの現場で参考になる実践的で具体的な解決策を提供していきます。 開発部門でマネージャーを務めています。新興国メーカーやベンチャー企業の台頭、IT業界など異業種からの参入といった影響を受けて、最近、私たちが造っている製品のコモディティー（陳腐）化が急速に進んでいます。これを避けるためには、製品に付加価値をもたらす新技術が必要です。新技術が次々と生まれるような職場にしたいのですが、何かヒントはないでしょうか。 （前回から）新技術をどんどん開発し、イノベーションを生み続けるトヨタの現場の秘密は、常に繰り返される「あなたは技術者として、トヨタに何を残せるのか」という上司から技術者への問いかけにあ

人工知能（AI）の開発者が研究開発に当たって留意すべき原則「AI開発ガイドライン（仮称）」の素案を策定するため総務省が設置した産官学会議から、AIスタートアップのPreferred Networks（PFN）が離脱していたことが明らかになった。 Preferred Networksは深層学習（ディープラーニング）開発のスタートアップ企業で、深層学習フレームワーク「Chainer」の開発元としても知られる。 総務省 情報通信政策研究所は、同ガイドライン素案策定のための産官学会議「AIネットワーク社会推進会議」を主催している。2016年12月には、素案策定に向けた論点整理を公開した。 この素案は、日本政府がOECD（経済協力開発機構）などに提案することを目的に策定するもので、「日本の法制度に直接反映させることを想定したものではない」（同研究所）という。 だがこの方針に対し、2017年1月まで同

ワコムとタグキャスト（本社東京）は、カメラモジュールを装着したデジタルペンと屋内位置情報を連携させた検査・報告システムを開発した。カメラモジュールで撮影した画像に位置情報を紐づけ、タブレット端末上の図面に貼り付ける。工場の設備管理や機材類の整備、建設現場の進捗管理、小売店での陳列管理など建物内にある設備・装置の検査で、迅速性と正確性を高められるという。

2016年3月、日本工業規格（JIS）の改正により、図面には「幾何公差」が必須となった。形体同士の位置に関する指示に関しては、寸法公差を適用せずに「幾何公差を用いることとする」と明解に規定されたからだ。ところが、現状では対応できていない日本企業が多いという。「技術者塾」において講座「JIS改訂で対応急務　図面コンサルでマスターする『幾何公差』の神髄」の講師を務めるプラーナーシニアコンサルタントの木下悟志氏が、JIS改正の意味と幾何公差の使い方のポイントを解説する。（近岡 裕） 工業製品の流通のグローバル化に伴い、部品や材料の海外調達が加速している。一方で、「あうんの呼吸」が通じる企業系列（系列）の見直しは珍しくない。こうした背景から、世界で通用する図面への対応が日本企業に対して叫ばれてきた。しかし、現実は相変わらず従来方式の図面が流通しており、グローバル図面に向けた対応はなかなか進んでいな

2016年度中に5ペタFLOPS（1秒当たりの浮動小数点演算性能）のGPUインフラを使えるようにする――。AI（人工知能）分野で国内トップ級の技術力を持つスタートアップ企業、Preferred Networks（PFN）が社内で掲げる目標である。 ディープラーニング（多層ニューラルネットを使った機械学習）は、画像認識からロボティクス、自然言語処理まで適用が進み、大きな成果を挙げている。 そのディープラーニングの学習を担う要となるITインフラが、GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）搭載サーバーである。 特に米グーグルは、囲碁でプロ棋士を破った「AlphaGo」から、高い精度でテキストを翻訳する「Gogole Translate」まで、ニューラルネットの学習や推論に大量のGPUインフラを活用している。例えばAlphaGoの場合、2015年10月に欧州のプロ棋士と勝負した際は、12

キャデナス・ウェブ・ツー・キャド（本社東京）は、3D-CADの部品データ管理ツール「PARTsolutions」を「FACTORY 2016 Fall」（2016年10月19～21日、東京ビッグサイト）に出展した。設計者のモデリング工数を削減できる上、購買や生産といった部門との連携も強化できる。

新規事業開発において、自社のコア技術を活用することは、事業を成功させるための重要な要素の1つです。コア技術とは、他社と比較して強みを持つ技術資源であり、新規事業開発の観点では、事業の差別化に寄与する特徴的な技術を指します。コア技術を活用することで生み出される差別化は、事業の競争優位の確保につながります。 社内技術調査によるコア技術特定 新規事業開発を検討する際、コア技術を特定するためには、自社の保有する要素技術を体系的に整理した上で、多角的な視点で評価する必要があります。多くの企業では、特許情報などを基軸として、技術を棚卸した技術一覧を作成しています。 しかしながら、整理した技術を評価し、コア技術の特定に活用できていない企業が多く見受けられます。新規事業の創出を目的として技術の棚卸に取り組む際には、技術を羅列した一覧だけでなく、コア技術の特定に結び付けることが大切です。今回は、新規事業開発

「アーケードゲームの『太鼓の達人』のような感じでライン作業を学べます」――。NECソリューションイノベータ（本社東京）は、仮想現実（VR）を利用した生産現場の作業検証システム向けに新機能を開発した。HMD（ヘッド・マウント・ディスプレー）を装着したユーザーが、3Dモデルで構築した仮想空間の生産ラインで作業を訓練する際に、ベテラン作業者の作業の特徴やリズムを学習できるもの。「第27回 設計・製造ソリューション展」（2016年6月22～24日、東京ビッグサイト）に参考出展した。

富士ゼロックスは、樹脂部品の3Dモデルを金型で成形できるかどうかチェックして、問題点を指摘するサービス「金型要件チェックサービス」に関して、無料トライアルの受付を始めていることを明らかにした。「第27回 設計・製造ソリューション展」（2016年6月22～24日、東京ビッグサイト）で出展、説明した。同社の設計者が利用し、出図後の修正が1/10に減少するという効果を生んだチェックツールを、社外にクラウド・コンピューティングによるサービスとして提供する上での活動の1つという。

丸紅情報システムズ（本社東京）は、独GOM社製の3D形状測定・検査自動化システム「エイトス スキャンボックス」シリーズのラインアップに、大型の対象物を扱える「シリーズ8」「同7」を追加した。自動車のホワイトボディーなど、従来機種では測定できなかった大型の対象物を扱える。

ブリヂストンは、人工知能（AI）などを駆使してタイヤの成型工程における生産性を向上し、品質のバラツキを抑える新システム「EXAMATION」を彦根工場に導入したと発表した（ニュースリリース、図1）。大きさが13～17インチのタイヤの成型を行うもので、工程プロセスを見直したのに加え、大量の計測データの取得やそれに基づく制御、AIなどによって成型工程を自動化したことで、タイヤの真円度を向上させるとともに同工程の生産性を2倍に高めた。 EXAMATIONは、「Bridgestone Intelligent Office（BIO）」と「Bridgestone Intelligent Device（BID）」と呼ぶ2つの技術がベースとなっている。BIOは、同社のコア技術である高分子材料の材料や構造、加工のノウハウを加味した形で設計情報や市場からの情報などのビッグデータを解析。シミュレーションも駆使し

2016年はVR（仮想現実感）元年といわれます。「Oculus Rift」を始め、HTC社の「HTC Vive」、ソニー・インタラクティブエンタテインメントの「PS VR」と一般ユーザーを狙ったVR用ヘッドマウントディスプレー（HMD）が販売されるからです。このVRの研究を、第1期ブーム（1990年前後）から支えてきたのが東京大学 教授の廣瀬通孝氏です。前編は、VRの歴史を振り返ります。（編集部） 1977年東京大学工学部産業機械工学科卒業、1979年同大学大学院修士課程修了、1982年同大学大学院博士課程修了。同年東京大学工学部産業機械工学科専任講師、1983年同大学助教授、1999年同大学大学院工学系研究科機械情報工学専攻教授。同年同大学先端科学技術研究センター教授、2006年より現職。主にシステム工学、ヒューマンインタフェース、バーチャルリアリティの研究に従事。工学博士。1996年、

富士通と富士通アイソテック（本社福島県伊達市）は、アーク溶接を応用した3Dプリンターを開発、造形サンプルを「富士通フォーラム2016」（2016年5月19～20日、東京国際フォーラム）に出展する。溶接用のワイヤーを材料として使い、加熱して溶かしながら所定の位置に肉盛りしていくことで造形する。

件数として最も多い項目は、設計の「評価基準の甘さ」である。これはいわゆるデザインレビューの品質に関連する項目であるが、前年度比16%減少した。筆者が作成した図では、平成24年度と25年度の数値のみを掲載したが、元資料には5カ年平均の数値も示されている。この数値と比較しても改善傾向であることは同じだ。デザインレビューの強化が進行していることが読み取れる。 2番目に多い原因は、「製造工程不適切」である。これは製造工程管理の品質に関連する項目であるが、前年比3%以上増加した。元資料に示された5か年平均値は14.3%であるので、これと比較すると6%近い上昇である。グローバル生産が増加し、製造工程管理の複雑性、難易度が増加したことが要因だと考えられる。 「部品、材料の特性不十分」「使用環境条件の甘さ」も前年比3%以上増加した。グローバル調達や販売が増加することで、部品のスペックに余裕がなくなったり、

VR（仮想現実感）用ヘッドマウントディスプレー（HMD）を手掛けるスタートアップのFOVE CEOの小島由香氏のインタビュー。後編は、今後形成される市場をどう見通し、どんな位置を狙っていくのか。直近の事業や将来の戦略について紹介する。 視線追跡機能もVRも、まだまだ身近な技術ではないので、まずはユーザーが実際にFOVEに触れられる機会を我々から提供していこうと思っています。その一環として、ネットカフェ向けゲームシステムやコンテンツ配信などを手掛けるテクノブラッド（本社・東京）に、FOVEを一定台数買い取ってもらうことが決まっています（関連記事）。

国土地理院は4月18日、大規模な斜面崩壊が発生した熊本県南阿蘇村の阿蘇大橋周辺の「立体地図」を公開した。ウェブ上で閲覧できる。 マウス操作で回転させたり、アングルを変えたりできる。高さの倍率を変えることも可能。3Dプリンター用のデータをダウンロードすることもできる。 立体地図はこちらから 以下に、立体地図をキャプチャーした画面を掲載する。様々な角度から地形がよく分かるので、ぜひご自身で実際の画面を操作してほしい。

ファナックは2016年4月18日、米シスコシステムズ、ファクトリーオートメーション（FA）大手の米ロックウェル・オートメーション、Preferred Networks（PFN）と協業すると発表した（写真1）。4社は共同で、工場のロボットやセンサー、CNC（コンピュータ数値制御装置）などから収集したデータを分析して、生産設備を制御するソフトウエア製品群「FANUC Intelligent Edge Link and Drive （FIELD） system」を開発する。2016年下期に製造業向けに提供開始する。 写真1●協業した、ファナック、米シスコシステムズ、米ロックウェル・オートメーション、Preferred Networksの代表者たち。右から4番目がファナックの稲葉善治 代表取締役社長。右から2番目がPFNの西川代表取締役社長 FIELD systemの中核となるのは、ファナックとシ

米Autodesk社と米Siemens PLM Software社は2016年3月1日、3D-CADとデータ管理を含むPLM（製品ライフサイクル管理）ツールについて、3Dデータの相互互換性を高めることで合意した。CADなどのデータを、ネイティブな形式のまま相手方システムが扱うようにするなどして、従来に比べて情報の欠落が少ないやりとりを実現するものとみられる。

木村：最初に、「ユーザー企業のIT部門がダメな理由」について議論したい。コンピュータの黎明期には製造業や金融業のIT活用は先進的だった。POS（販売時点情報管理）システムが出た頃から、顧客との直接の接点を持つ小売・サービス業のIT活用も良くなりだした。 現在は、総じてIT部門の劣化が進んでいるが、業界によってIT部門のダメさ具合には差がある（関連記事：金融機関や製造業のダメIT部門と一緒にして申し訳ない！）。小売業やサービス業のIT部門は比較的頑張っているが、金融業や製造業のIT部門は、既存のシステムのお守りに忙殺されるだけのダメ組織になってしまった。特に製造業のIT部門の劣化はひどい。それが私の問題意識だが、長谷川さんはどう考えるのか。 長谷川：私は、前職のITベンダーと、今のユーザー企業で、“両側”の経験がある。その経験からつくづく思うのは、ユーザーとITベンダーは車の両輪でダメになっ