製造業のIoTスペシャリストを目指そう（4）

製造業へのAI（人工知能）適用で知っておくべき事（2/2 ページ）

公開 2017年11月16日 09時00分

著者

IoT検定制度委員会

[TechFactory]

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解答と解説

解答

　正解は、

2．化学プラントにおいて原料の温度、圧力、流量などのプロセスデータから品質を示す「ガス濃度」をディープラーニングで予測し、異常発生が予測された場合に自動で環境設定を変更する。

です。

解説

　1　CADやCAE等のデジタルデータにAIを適用することで設計コストの削減や開発スピードの向上につなげる動きがみられます。従って、正しい内容です。

　2　化学プラントにもAIを活用する動きは広まってきています。ただし、化学プラントにおいて原料の温度、圧力、流量などのプロセスデータから品質を示す「ガス濃度」をAIで予測する事例はありますが、異常発生が予測された場合は人に通知し、人が介在して処置を行っています。

　安全／安心が最優先の化学プラントにおいては、AIによる自動化は現状では難しいのが実情です。特にディープラーニングにおいては、その結果（解答）の精度は非常に高い反面、その結果（解答）の根拠（なぜ、その結果を導きだしたかの理由付け）ができないため、説明責任が果せないと指摘されています。従って、誤った内容です。

　3　米国の大手電機メーカーが製造現場でリアルタイムで取得したデータから生産オペレーションをAIで最適化するとともに、工場設備の故障予知などを推進しています。従って、正しい内容です。

　4　日本のタイヤメーカーでは、熟練技術者の匠の技をAI（人工知能）が学ぶことで、最適条件で組み立てが実施できるようになり、技術者の能力のばらつきの抑制を実現しました。従って、正しい内容です。

＊参考文献：「AI白書2017～人工知能がもたらす技術の革新と社会の変貌～」（独立行政法人　情報処理推進機構、角川アスキー総合研究所）

　さて、今回の内容はいかがでしたでしょうか？また次回、IoT関連の知識・スキルアップに役立つ問題をお届けしたいと思います。

著者紹介：

高安篤史氏（たかやすあつし）

コンサランス代表、中小企業診断士、サートプロ IoT技術講師

　早稲田大学理工学部工業経営学科卒業後、大手電機メーカーで20年以上にわたってストレージ製品などの組み込みソフトウェアの開発に携わり、プロジェクトマネジャー／ファームウェア開発部長を歴任する。

　自身の経験から「真に現場で活躍できる人材」の育成に大きなこだわりを持ち、その実践的な手法は各方面より高い評価を得ている。DFSS（Design for Six Sigma）に代表される信頼性管理技術／プロジェクトマネジメントやIoT（Internet of Things）のビジネスモデル構築に関するコンサルタントとしての実績やハイスキル人材の育成にも定評がある。2012年8月合同会社コンサランスを設立し、代表に就任。

中小企業診断士：神奈川県中小企業診断協会所属
情報処理技術者（プロジェクトマネジャー、応用情報、セキュリティマネジメント）
2011年IPA（独立行政法人情報処理推進機構）SEC journal No.25にて、論文「DFSS（Design for Six Sigma）による組込みソフトウェアの品質改善」発表
「ETEC（組込み技術者試験）・クラス2」グレードA
IoT検定制度委員会メンバー

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