AIがここへきて「人間ならではの仕事領域」に続々進出している理由（小林 雅一） @gendai_biz
世界最大の宅配便業者FedExは今年3月、米テネシー州の配送センターに荷物の仕分け作業を行う次世代ロボットを4台導入した。 安川電機の米国法人と米Plus One Robotics社が共同開発した、このアーム型ロボットはセンサーとAI（人工知能）でボックス内の荷物を識別。これらの荷物を次々と摘み上げて、別の箱に入れたり、ベルトコンベアに流すことができる。 コロナ禍の宅配増加に対応するため こうした作業は人間なら誰でも簡単にできることから、「特筆に値しない」と思われる向きもあるかもしれない。 しかし、様々な物体を正確に識別し、それらの重さや硬さに合わせて適切な力で摘みあげるピッキング技術は、ロボット研究者の間では長らく「聖杯（Holy Grail）」とも称されるほど、手の届かない、実現が難しい技術だった。 実際、FedExが導入した4台のロボットも、まだ完璧に荷物を仕分けることはできず、何ら
製造現場でAIをどう使うか?「目視検査100%達成」武蔵精密工業とABEJAの開発事例 「NVIDIA ディープラーニングセミナー 次世代の製造現場へ提案」 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
製造現場でディープラーニングなどのAIをどう使うのか? Jetsonシリーズのようなエッジデバイス向けAIコンピュータボードをどう活用するのか? NVIDIAが主催したイベント「次世代の製造現場へ提案 NVIDIA ディープラーニングセミナー」において、武蔵精密工業が登壇し、実際の工場で活用している事例と、自社で開発したAIソリューションを紹介した。武蔵精密工業は主に自動車部品などを製造する会社。愛知県に本社を置き、国内9拠点、海外に25拠点で展開している。 製造現場でAIをどう使えば有効か 伊作氏が考える、製造現場で次に解決すべき問題とは「繰り返しではあるもののある程度の高い判断が必要な作業」だという。判断のいらない繰り返し作業は既に自動化が進んでいるが、判断や判別が必要な作業は人間がやらざるを得ないのが現状、そこを自動化できないかと自社の作業の洗い出しから取り組んだ。 作業工程で見ると
AI企業としてのAdobeの戦略 （本編）｜深津 貴之 (fladdict)
隠れAIプレイヤーだったAdobeが、今回のMAXでいよいよ表舞台に立った。 前記事では、Adobeの構造と収益体制について解説した。今回は本編として、AdobeがAI戦略で、何を狙っているのかを考察する。 ＊注 筆者はAdobe社から、Adobe MAX 2017への招待を受けて参加しています。…が、それはそれとして中立で書きます。Adobeさん、都合の悪いこと書いてたらごめんなさい！ Adobeが学習しているモノは何か？AdobeのAIプレイヤーとしては、特殊性なポジショニングを持つ。その特殊性を理解するには、まずAdobeが何を学習しているのか？を理解しなければならない。多くの人々は、「AdobeのAIは画像認識」だと考えている。だが、それは大きな間違いだ。画像認識は、AdobeのAI群のわずか一部分にすぎない。 では、AdobeのAIの本質は何か？ Adobe Senseiの本質は
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