NECは、同社グループ会社NECプラットフォームズにおける生産計画立案向けに、量子コンピュータの適用技術「シミュレーテッドアニーリングマシン」を活用したシステムを導入する。 NECは2020年3月17日、同社グループ会社における生産計画立案向けに、量子コンピュータの適用技術を導入すると発表した。同月からこの技術を活用したシステムを導入する。 導入されるのは、NECプラットフォームズでのSMT（Surface mount technology：電子部品の基板表面実装）装置を用いた生産における計画立案だ。量子コンピュータの適用技術「シミュレーテッドアニーリングマシン」を用いて、最も効率的で無駄のない製品製造プロセスを算出し、計画内容に反映させる。 シュミレーテッドアニーリングマシンは、ベクトル技術を活用。一般的に規模が大きくなりがちな最適化問題を的確に分割したり、分割した最適化問題に対して効率

教師データが足りないと「異常予測」は難しい、ならば「異常検知」から始めよう：もう失敗しない！製造業向け機械学習Tips（3）（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3回は、「異常予測」と「異常検知」について取り上げる。教師データ量の不足が課題になる「異常予測」に対して、「異常検知」は教師データなしでも始められることが特徴だ。 ⇒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 製造業では、生産設備の故障や製品の不良など、さまざまな異常の発生を予測する目的で機械学習が活用されています。しかし、異常発生の予測に機械学習を使う場合、多くの企業は故障の教師データ不足という課題に直面します。そこで今回は、機械学習プロジェクトにおいて教師データが不足している場合の対処法につ

ユニクロのサプライチェーン改革、デジタル技術で“トヨタ生産方式の理想”実現へ：サプライチェーン改革（1/4 ページ） ファーストリテイリングは2019年11月13日、サプライチェーン改革をグローバルで進める戦略的パートナーとして新たにMUJINとフランスのExoec Solutionsと提携することを発表した。 「お客さまがほしいものがいつもある」――。この商売の原理原則を実現するために全社を挙げて自社の変革に取り組んでいるのが、ユニクロなどを展開するファーストリテイリングである。 ファーストリテイリングは2019年11月13日、サプライチェーン改革をグローバルで進める戦略的パートナーとして新たにMUJINとフランスのExoec Solutionsと提携することを発表した。同社は2018年10月にサプライチェーン領域での戦略的協業先としてダイフクとの提携を行っているが、ダイフクに加え新たに

オムロンは2019年11月13日、AI（人工知能）に関連する2つの技術発表を行った。発表したのは、FA領域で熟練者の経験を注入することでデータ処理量の軽量化を実現した「欠陥抽出AI」と、学習モデルを統合することでデータを集約する負担を軽減する「Decentralized X」である。 官能検査を置き換えるAI 「欠陥抽出AI」は、製造現場において従来は人の感覚に頼っていた「官能検査」をAI活用により置き換えることを想定したものだ。 官能検査は人の五感を活用した検査方法である。これらの検査は条件によっては機械に置き換えることも可能だが、精度などの条件、費用対効果などの制約により、多くが人作業に頼らざるを得ない状況が生まれていた。例えば、オムロンの工場内でも多くの外観検査工程があり、過去30年にわたり検査の自動化に取り組んできたというが「従来の技術ではいくつかの限界があり適用が難しかった」とオ

研究開発プロジェクトを先に進めるためにどのようなAI技術を使用すればいいのだろうか。本稿では、その一助とすべく、機械学習とディープラーニング（深層学習）の違いについて概説し、それぞれをどのように適用すべきかについて説明する。 科学技術の急速な成長と進化のおかげもありますが、研究開発プロジェクトを先に進めるためにどのようなAI（人工知能）技術を使用するかを理解し、定めることは困難です。本稿では、その一助とすべく、機械学習とディープラーニング（深層学習）の違いについて概説し、それぞれをどのように適用すべきかについて説明します。 定義：機械学習vs.ディープラーニング 機械学習とディープラーニングの両方において、エンジニアはMATLABなどのソフトウェアツールを使用して、コンピュータがサンプルデータセットから学習することで、データの傾向や特性を識別できるようにします。 まず機械学習の場合、学習デ

日立製作所は、異なる設備で同品質な加工ができる「加工、成形誤差補正技術」を開発した。切削加工、塑性加工、射出成形で、熟練者の経験やノウハウに頼らずに異なる拠点でも同品質な製品が得られる。 日立製作所は2020年2月26日、異なる設備で同品質な加工ができる「加工、成形誤差補正技術」を開発したと発表した。切削加工、塑性加工、射出成形で、熟練者の経験やノウハウに頼らずに異なる拠点でも同品質な製品が得られる。 開発した技術は、加工機と工具の剛性を考慮した切削加工の加工誤差補正技術、金型に必要な機能を分割した機能ブロック合成法による鍛造工程と金型形状の自動設計技術、センサー内蔵金型によるセンシングデータと流動解析を組み合せた射出成形の形状誤差補正技術の3つとなる。 同技術を活用すると、加工機の設置環境による変化や経年劣化などに起因する個体差に合わせた補正ができ、複数工場の複数台の加工機を組み合わせた

安川電機のAI（人工知能）関連子会社であるエイアイキューブは「2019国際ロボット展（iREX2019）」（2019年12月18～21日、東京ビッグサイト）の安川電機ブースに出展し、ロボットのばら積みピックアップの学習を簡略化するシミュレーション技術「Alliom」を披露した。ロボットのばら積みピックアップの学習と調整に従来は数カ月かかっていたのに対し、新技術を使えば数時間で95％前後の精度が実現できるという。 学習期間が長すぎるという問題 ばら積み部品のピックアップは、積まれた部品の配置が毎回変化し、ピックアップ可能な位置も変わるために、ロボットにとっては非常に難易度が高い作業である。これらの変化し続ける環境に対し、全ての配置や動作をプログラミングするのは不可能である。そこで、最適なプログラミング生成のために機械学習技術などAI関連技術を活用する動きが広がっている。 ただ、実機を使って学

トヨタ自動車は2020年3月12日、塗料の塗着効率を95％まで高めたエアレス塗装機を開発したと発表した。従来の塗装機はエアスプレー式だったが、新型塗装機は空気ではなく静電気を使うことにより、60～70％の従来の塗着効率から大幅に向上させる。 トヨタ自動車は2020年3月12日、塗料の塗着効率（※1）を95％まで高めたエアレス塗装機を開発したと発表した。従来の塗装機はエアスプレー式だったが、新型塗装機は空気ではなく静電気を使うことにより、60～70％の従来の塗着効率から大幅に向上させる。塗装工程のCO2排出量を7％削減するとともに、未塗着塗料の回収装置の小型化によって塗装ラインのコンパクト化も図れるという。まずは高岡工場と堤工場に導入を完了し、他工場に順次展開する。 （※1）塗装で噴霧した塗料に対し、実際に車体に塗着する塗料の割合のこと。 従来のエアスプレー式塗装機は、空気の力で塗料を微粒化

ダイヘンと古河電気工業は、アルミニウム合金と亜鉛メッキ鋼板の異材接合が可能なレーザー・アークハイブリッド溶接システムを共同開発した。現状の溶接ライン設備が流用でき、特殊な材料も不要なため、ランニングコストが抑えられる。 ダイヘンは2019年12月2日、古河電気工業と共同で、アルミニウム合金と亜鉛メッキ鋼板の異材接合が可能なレーザー・アークハイブリッド溶接システムを開発したと発表した。2020年1月から、ダイヘンが窓口となって販売する。 同溶接システムは、アーク溶接にダイヘンのアルミ溶接用電流波形制御技術と、古河電工のレーザー技術を組み合わせて開発した。 アルミ溶接用電流波形制御技術は、ダイヘン独自の「シンクロフィード溶接法」を改良したもので、接合部に必要な溶融金属を極めて低い入熱で供給する。レーザーヘッドには、レーザー光を異材接合に最適な形状、入熱量で接合部に照射する古河電気工業のビームモ

NECは2019年8月19日、ディープラーニングの学習に必要なデータ量を削減する新たな技術を開発したと発表した。同技術は画像や音声などデータ形式によらず適応でき、学習データセットの拡張を専門家による調整なしに実現するとしている。 製品の外観検査など、製造業においてもディープラーニング活用が進む。ディープラーニングの推論精度は学習用データセットの質と規模に依存するが、高品位なデータセットの用意は手間やコスト面で高いハードルが存在する。外観検査の例においても不良品の画像データを多数そろえる必要があるが、そもそも発生頻度の低い不良でデータ収集が困難な場合が多い。この問題を解決するため、他領域で学習したニューラルネットワークを転用する「転移学習」や、元の学習データを人為的に加工し学習用データセットへ加える「データ拡張」などの手法に注目が集まっている。 一方で、データ拡張は専門家による調整を必要とす

パナソニックは2019年10月11日、自動バレーパーキングシステムと大型AR HUD（拡張現実ヘッドアップディスプレイ）を開発したと発表した。開発技術はトヨタ自動車が「第46回東京モーターショー2019」（一般公開日：2019年10月24日～11月4日、東京ビッグサイト他）において披露するコンセプトカー「LQ」に搭載される。 パナソニックは2019年10月11日、自動バレーパーキングシステムと大型AR HUD（拡張現実ヘッドアップディスプレイ）を開発したと発表した。開発技術はトヨタ自動車が「第46回東京モーターショー2019」（一般公開日：2019年10月24日～11月4日、東京ビッグサイト他）において披露するコンセプトカー「LQ」に搭載される。 自動バレーパーキングは、車両や駐車場に専用の高価なセンサーを設置することなく実現したという。車両に搭載されたカメラで生成した路面情報と、駐車場内

富士ゼロックスは、品質課題の要因を特定する独自の品質課題解決手法を確立した。商品や製造工程の開発での熟練技術者の経験や、ノウハウを見える化している。 富士ゼロックスは2019年9月25日、品質課題の要因を特定する独自の品質課題解決手法「メカニズムベース開発手法」を確立したと発表した。商品や製造工程の開発での熟練技術者の経験や、ノウハウを見える化している。 本手法は、「品質」「機能」「物理量」「設計項目」の影響度合いとして、これまで伝承することが難しかった技術者の経験やノウハウを見える化し、品質課題の要因を特定する。商品開発初期段階では、開発を最小限の試作や実験で進められるため、開発期間を短縮でき、前工程への手戻りも軽減する。設計変更が発生した際は、気をつけるべき二次障害を予測するなどトラブルを未然に防止する。

品質データ改ざん問題を解決？　製造業でのブロックチェーン技術の使い方：モノづくり最前線レポート（1/2 ページ） 「スマートファクトリーJapan 2019」（2019年6月5～7日、東京ビッグサイト青海展示棟）の講演に、ブロックチェーン推進協会 代表理事の平野洋一郎氏が登壇。「製造業におけるブロックチェーン適用と可能性」をテーマに、ブロックチェーン技術を製造業の業務プロセスにどのように組み込み、社会改革につなげるのかを訴えた。 「スマートファクトリーJapan 2019」（2019年6月5～7日、東京ビッグサイト青海展示棟）の講演に、ブロックチェーン推進協会 代表理事の平野洋一郎氏（アステリア 執行役員社長兼CEO）が登壇。「製造業におけるブロックチェーン適用と可能性」をテーマに、ブロックチェーン技術を製造業の業務プロセスにどのように組み込み、社会改革につなげるのかを訴えた。 ブロックチ

ヴァイナスは、機械学習処理による固有直交分解（POD）、動的モード分解（DMD）システム「FBasis V1」の国内リリースを2019年7月4日から開始すると発表した。 ヴァイナスは2019年7月3日、機械学習処理による固有直交分解（POD）／動的モード分解（DMD）システム「FBasis V1」の国内リリースを同年7月4日から開始すると発表した。販売価格（税別）は、年間ライセンスが96万円（保守サービス料金込み）、永久ライセンスが220万円（初年度は保守サービス料金込みで、次年度以降は年間36万円の保守費用がかかる）となる。 近年、流体解析（CFD）は、高度な解析の実現を目的に膨大なデータを扱う大規模解析が日常的に行われている。しかし、無数の解析結果から設計に役立つ有益な情報を抽出することが難しく、解析専任者の経験やノウハウに頼った運用が行われているのが実情である。FBasis V1はこ

理化学研究所は、深層学習によるラベルなしデータでの学習によって、超音波検査にAI技術を適用する際に課題となっている影を効率的に自動検出する新手法を開発した。 理化学研究所は2019年7月26日、超音波検査にAI（人工知能）技術を適用する際に課題となっている音響陰影の検出に、効率的な新技術を開発したと発表した。同研究所革新知能統合研究センター 研究員の小松正明氏らが、富士通、昭和大学、国立がん研究センター研究所と共同で行った。 研究では、深層学習によるラベルなしデータでの学習により、影を自動検出する新手法を開発。3つのステップを通し、学習を進めた。 最初に、元画像と専門医の知見に基づいてランダムに作成した人工影を合成したものを入力画像とし、次にその入力画像を、影のみを含んだ画像（影のみ画像）とそれ以外の構造物のみを含んだ画像（構造物のみ画像）に一旦分離し、それらを合成して入力画像を再構成する

インテルは2019年3月28日、東京都内で記者会見を開催し、物流業界向けIoT（モノのインターネット）ソリューション「インテル コネクテッド・ロジスティクス・プラットフォーム（インテル CLP）」を日本市場で本格展開すると発表した。同ソリューションは使い捨ても可能な無線センサーを用いることが特徴で、輸送貨物の情報をリアルタイムかつ低コストに可視化する。 インテルでインダストリー事業本部長を務める張磊（ちょう らい）氏は、物流業界は国際的に輸送品質の向上が課題になっていると説明する。輸送貨物は毎年全体の約30％が損傷や遅延、そして盗難の被害にあっており、盗難だけでも毎年6兆円もの経済損失が発生。そのような状況で、貨物の輸送状態や位置情報をリアルタイムに確認したいという声が荷主から多く集まっているという。 このような荷主のニーズを受けて、物流各社はITベンダーとタッグを組み物流可視化ソリューシ

TOP500国内1位のAIスパコン、計算ノード内部を初披露：CEATEC 2018（1/2 ページ） 産業技術総合研究所は、「CEATEC JAPAN 2018」（2018年10月16～19日、幕張メッセ）で、AI（人工知能）やビッグデータ処理向けスーパーコンピュータ（スパコン）「人工知能処理向け大規模・省電力クラウド基盤（AI Bridging Cloud Infrastructure、以下ABCI）」を利用した機械学習技術などについて展示を行った。 産業技術総合研究所は、「CEATEC JAPAN 2018」（2018年10月16～19日、幕張メッセ）で、AI（人工知能）やビッグデータ処理向けスーパーコンピュータ（スパコン）「人工知能処理向け大規模・省電力クラウド基盤（AI Bridging Cloud Infrastructure、以下ABCI）」を利用した機械学習技術などについて展

ブリヂストンは2018年7月18日、ZMPと共同で、車両を用いたタイヤ性能試験の1つであるタイヤ騒音試験を無人自動運転化するため開発プロジェクトを進めていることを明らかにした。両社は同年7月19日、ZMPの年次イベント「第10回ZMPフォーラム」内で会見を開き、同プロジェクトについて説明。現在はSAE（米国自動車技術会）が定める自動運転レベル3の段階まで進んでおり、2019年に同レベル4に相当する無人自動運転によるタイヤ騒音試験を実用化したい考えだ。 ブリヂストン 実車試験部 部長の北原一弥氏は「当社が開発するタイヤのさまざまな性能を、さまざまな車両、さまざまな路面で実証しなければならない。当社はそのためのテストコースとなるプルービンググラウンドを世界8カ国／10カ所に展開している。国内のメイン拠点である栃木のプルービンググラウンドは、試験車両が200台以上あり、テスト本数は1カ月当たり約

東洋ゴム工業は、タイヤが原因で発生する車内の騒音を4分の1に低減する技術を開発した。タイヤのトレッド部の内側に多孔フィルムと円筒形スポンジを配置することにより、タイヤ内部の空気の振動によって発生するノイズを低減する。2019年初めにも開発技術を採用したリプレイス用タイヤを発売する計画だ。 東洋ゴム工業は2018年6月29日、タイヤが原因で発生する車内の騒音を4分の1に低減する技術を開発したと発表した。タイヤのトレッド部の内側に多孔フィルムと円筒形スポンジを配置することにより、タイヤ内部の空気の振動によって発生するノイズを低減する。2019年初めにも開発技術を採用した交換用タイヤを発売する計画だ。 パワートレインの電動化によってエンジンに起因するノイズが減少している。これに対し、タイヤに起因するノイズの対策によって、より静粛性の高い車内空間の実現に貢献する。 音を穴に通らせる タイヤが路面か

トヨタのオープンソース活用戦略、コネクテッドカーは「協力」でできている：Automotive Linux Summit 2018レポート（1/2 ページ） Linuxベースの車載情報機器関連のオープンソースプロジェクトAutomotive Grade Linux（AGL）が開発者向けイベント「Automotive Linux Summit」を開催。その基調講演にトヨタ自動車 コネクティッドカンパニー コネクティッド戦略企画グループ プロジェクトゼネラルマネージャーの村田賢一氏と、トヨタ自動車 知的財産部 コネクティッドビークルグループ プログラムマネージャーの遠藤雅人氏が登壇した。 コネクテッドカーにオープンソースソフトウェアが必要なのは、コストダウンではなく”一貫性”のため――。Linuxベースの車載情報機器関連のオープンソースプロジェクトAutomotive Grade Linux（A