MONOist／FA

第1位 >>>いまさら聞けない EtherCAT入門
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1309/17/news001.html

第2位 >>>ドイツが描く第4次産業革命「インダストリー4.0」とは？【前編】
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1404/04/news014.html

第3位 >>>人工知能でタイヤ成型工程の生産性を2倍に、ブリヂストンが進めるICT工場
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1606/08/news031.html

EE Times Japan／電子機器設計

第1位 >>>中村修二氏が大学生に伝える「5年間海外に住め」
http://eetimes.jp/ee/articles/1606/10/news098.html

第2位 >>>パワー半導体、シリコンの置き換えは何年も先
http://eetimes.jp/ee/articles/1606/13/news036.html

第3位 >>>もふもふなスポンジ型センサー、皆なら何に使う？
http://eetimes.jp/ee/articles/1606/08/news081.html

MONOist／メカ設計

第1位 >>>幾何公差の基準「データム」を理解しよう
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/0905/14/news089.html

第2位 >>>幾何公差の本領発揮！ データムを使った姿勢公差と測定
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1606/09/news014.html

第3位 >>>オープンソースの無償3D CAD「FreeCAD」を使ってみた
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1508/26/news044.html

MONOist／ロボット

第1位 >>>ロボット接客「使いたくない」が多数、しかし体験後には「楽しい」
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1606/01/news150.html

第2位 >>>二松學舍大学が「夏目漱石アンドロイド」作製、大阪大学 石黒教授と共同で
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1606/08/news078.html

第3位 >>>除染除去物の定期点検をドローンで、「実用レベルで日本初」の規模
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1606/14/news128.html

MONOist／組み込み開発

第1位 >>>単眼カメラ画像で距離測定、東芝が開発
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1606/09/news116.html

第2位 >>>世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1606/13/news017.html

第3位 >>>基礎からのマイコンモーター制御（7）：ステッピングモーターの制御
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1606/10/news011.html

MONOist／オートモーティブ

第1位 >>>全高1835mmの軽自動車「ウェイク」がカーブで転倒しない理由
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1412/05/news118.html

第2位 >>>サイドミラーなしのクルマが解禁、鏡がカメラに置き換わるとどうなる？
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1606/08/news054.html

第3位 >>>軽商用バンはFFで十分？ ダイハツの新ジャンル軽商用車「ハイゼット キャディー」
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1606/13/news087.html

MONOist／製造マネジメント

第1位 >>>“地に足の着いた雲”を実現する、「オープンフォグ」日本組織が始動
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1606/13/news041.html

第2位 >>>工場のIoTデバイスをリアルタイムに制御する無線ネットワーク技術を開発
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1606/09/news053.html

第3位 >>>年商300億円の事業をたたむSUBARUの本気
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1605/24/news070.html

MONOist／医療機器

第1位 >>>重さ1.2kgの携帯型吸引器を発売、単三形電池に対応
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1606/09/news052.html

第2位 >>>プロジェクションマッピングで神経細胞を刺激するロボット顕微鏡を開発
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1606/10/news055.html

第3位 >>>歩行障害者を対象とした足首アシスト装置
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1606/14/news060.html

MONOist／中小製造業

第1位 >>>中小企業が気を付けるべき「秘密情報の目的外使用禁止義務」とは？
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1605/31/news009.html

第2位 >>>ゴム業界の常識への挑戦が生んだ、水素ステーション普及の“立役者”
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1604/05/news047.html

第3位 >>>素人ベンチャーが1年半で電気自動車を作るには？
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1603/22/news021.html

EDN Japan 注目記事

EDN Japanに掲載されている注目の解説記事と新製品ニュースを紹介します。

欧米で普及が進む無線規格「Z-Wave」の国内動向
http://ednjapan.com/edn/articles/1606/09/news032.html

USB 3.1/Type-Cの概要と測定の肝
http://ednjapan.com/edn/articles/1509/24/news008.html

ついにやってきたUSB Power Delivery（USB PD）とは
http://ednjapan.com/edn/articles/1505/21/news019.html

高性能オシロのシリアルバス規格テストをサポート
http://ednjapan.com/edn/articles/1606/14/news021.html

クラス最高の精度実現、ΣΔ型A-Dコンバーター
http://ednjapan.com/edn/articles/1606/13/news040.html

消費電力を低減するプログラマブルジェネレーター
http://ednjapan.com/edn/articles/1606/13/news035.html

MONOist／キャリア 注目記事

MONOistキャリアフォーラムに掲載されている注目記事を紹介します。

スキルアップにかける年間自己負担金額は平均8万7128円
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1606/10/news037.html

転職人気企業ランキング2016――働き方について発信する企業が注目集める
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1606/14/news088.html

TechFactory注目記事

TechFactoryに掲載されている注目記事を紹介します。

デスクトップ仮想化「導入までの流れとポイント」【前編】
http://techfactory.itmedia.co.jp/tf/articles/1606/14/news006.html

そもそも「脆弱性」って何？
http://techfactory.itmedia.co.jp/tf/articles/1606/13/news001.html

「沖縄観光×超小型EV」、乗って分かった真の魅力と普及への壁
http://techfactory.itmedia.co.jp/tf/articles/1606/10/news001.html

測定距離2m／測距時間30ms未満、ToF方式の高精度距離センサー
http://techfactory.itmedia.co.jp/tf/articles/1606/10/news070.html

今週のキーワード

• 第4次産業革命
  http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/kw/4th_industrial_revolution.html

IoTを中心としたネットワーク化とデータ活用を中心とする産業の大きな変革を指す。蒸気機関による第1次産業革命、電力の活用による第2次産業革命、コンピュータの活用による第3次産業革命に次いで、産業構造を変える大きな波だと捉えられている。製造業においてはドイツのインダストリー4.0などの取り組みが有名。既存の製造工程をより柔軟で自律的なものに変革できる他、「コト」を中心としたサービス化など、新たなビジネスモデルへと変革が生まれると予測されている。

注目電子ブックレット

• 原子とロールで作る「ペロブスカイト太陽電池」
  http://www.itmedia.co.jp/smartjapan/articles/1606/13/news108.html

編集後記（MONOist 三島一孝）

人命に対する責任を人工知能に問えるのか

IoTによるデータ活用が製造業でも広がりを見せている中、このデータを効率よく活用し現実世界へのフィードバックを進める人工知能関連技術への注目度が高まっています。深層学習（ディープラーニング）や機械学習（マシンラーニング）などの技術で、製造現場でもどのように活用するかということに多くの企業が関心を寄せているところです。

こうした中で積極的にさまざまな取り組みを形にしている企業の1社がファナックです。産業用ロボットやFA機器などを展開するファナックは、機器のダウンタイムを解消するためにICT（情報通信技術）を積極的に活用する姿勢を見せています。ファナックといえば、決算発表などのIR関連や、メディア取材などを含めても情報開示が非常に少ない企業として有名でしたが、ICT活用を進める中で、他社との協業が必須となっていることもあり、ここ最近は積極的な動きが目立っています。

2016年4月にはファナックと、米国のネットワーク関連企業Cisco Systems、産業オートメーション関連企業のRockwell Automation、深層学習技術などを開発する人工知能関連ベンチャーPreferred Networksの4社で、製造現場向けのIoTプラットフォームとして「FIELD system」を開発したことを発表。同プラットフォームはオープンなものとし、競合企業なども接続可能としていく方針を示しました。

「FIELD system」も含めて、ファナックが製造現場に取り入れようとするシステムで大きな注目を集めているのが「機械学習」機能です。ファナックは2015年12月の国際ロボット展で、バラバラに積まれた部品を機械学習により人手のティーチングなしで学習し、8時間程度でつかむ精度を90％まで引き上げることに成功した成果を発表しました。また、2016年4月には3台のロボットで同時に学習させることで機械学習の時間を3分の1に下げることなども実現しています。

機械学習のポイントは、機械が勝手に学習し人手をかけることなしに、人が意図した結果だけが得られる仕組みを作ることができるという点です。生成されるロボットのアルゴリズムは、人間にとってはブラックボックスとなっており、意識する必要はありません。製造現場では、ロボットのプログラミングやアルゴリズム生成に技術者の多大な労力が必要だったので、こうした機械学習技術が進化すれば、産業用ロボットの適用範囲は大きく広がる可能性が生まれます。

こうしたメリットの反面で、「人工知能の限界」を示すような話もよく聞くようになりました。ブリヂストンではICTを活用したスマートファクトリー化を推進しており、タイヤ成型工程に人工知能技術なども組み込んだ新システム「EXAMATION」を導入しました。同技術は、周辺環境により変形しやすいタイヤを正しく成型するために人工知能関連技術を採用し、生産性を約2倍に高めることができたとしています。

一方でブリヂストンは、人工知能技術や機械学習技術の活用範囲拡大には慎重な姿勢も見せています。ブリヂストンでタイヤ生産システム開発本部長を務める三枝幸夫氏は「自社の製造工程の改善に人工知能を使うことはあっても最終製品にかかわるところに使うつもりはない。われわれの扱う製品は人命にかかわるものである。機械学習技術などを使い製品の製造方法にブラックボックスが生まれ、説明できないという状況を発生させるわけにはいかない」と述べています。

自動車の自動運転の開発について、Googleは「人に運転をゆだねている限り死亡事故をゼロにはできない。われわれは死亡事故をゼロにするため自動運転に取り組んでいる」と理由を述べています。この考えは非常に分かりやすいものです。しかし、機械学習で示したようにこれらの人命にかかわるところを完全に機械にゆだね、人間がその中身を把握できなくなったときに、その責任は誰が負うのでしょうか。

人工知能の話題となると、すぐに映画「ターミネーター」のような「人間VS機械」のような捉え方が世間をにぎわせますが、そうした捉え方はもう遠い未来の話ではなくなりつつあります。技術面の制約はクリアされつつあり、自動運転にしても機械が勝手に学習する製造現場にしても条件付きであれば実現可能となっています。機械にゆだねた完璧なシステムの実現に向かうのか、あくまでも人間がシステムの内容を把握し責任を負う方向に進むのか、人工知能は人間に倫理面での判断を求める領域に入ってきたといえるでしょう。

• 人工知能でタイヤ成型工程の生産性を2倍に、ブリヂストンが進めるICT工場
  http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1606/08/news031.html
• 人工知能は製造現場でどう役に立つのか
  http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1604/20/news060.html
• 製造業IoTに新たなデファクト誕生か、ファナックらが人工知能搭載の情報基盤
  http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1604/19/news053.html
• 熟練技術者のスキルを8時間で獲得、ファナックが機械学習ロボットを披露
  http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1512/07/news083.html