製造現場へのAI導入、解決が見えない「ある問題」：TechFactory通信 編集後記

製造業がAI（機械学習）に熱い視線を送っています。AIの活用で故障予知や技術伝承などといった問題を解決しようと各社が取り組んでいるものの、「ある問題」についてはまだ解決の糸口がつかめていません。

[渡邊宏，TechFactory]

　製造現場へAI（機械学習）を導入して、故障予知や技術伝承などの問題解決に役立てるという取り組みが各社で行われています。その手法はさまざまですが、「製造現場で発生するデータを取得して、目的に応じて活用する」という基本的なアプローチはほぼです。この「目的に応じて活用する」ためのツールとして、AI（機械学習）が注目されており、その開発や活用に長じた企業もまた注目されています。DataRobotもそうした企業の1つです。

　DataRobotはデータサイエンティストのような専門家ではなくても扱えるAI（機械学習）のツールを提供することで、「AIの民主化」を掲げる企業です。製造業のパナソニックもDataRobotのツールを導入することで、業務へのAI活用を推進しています。DataRobotのツールは特定業務向けというよりも汎用AI活用ツールと呼べるものであるため、パナソニックにおいては工場の故障予知や店舗の需要予測、来店者の行動分析、監視業務など幅広い業務に利用されています。

この記事は、2018年6月11日発行の「モノづくり総合版 TechFactory通信」に掲載されたTechFactory担当者による編集後記の転載です。

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パナソニックの井上昭彦氏（ビジネスイノベーション本部　AIソリューションセンター　戦略企画部　部長）

　パナソニックはデータ解析を本業とする米Arimoを買収していますが、パナソニックの井上昭彦氏（ビジネスイノベーション本部　AIソリューションセンター　戦略企画部　部長）によれば、Arimoは特定業務に向けてパナソニックと一緒に活動する「問題解決ソリューションの提供」、DataRobotは「AIの汎用ツール提供元」という位置付けになっていると言います。

　井上氏はUniPhierの開発を担当した経歴を持つ、半導体部門の出身です。その昔、半導体設計はローレベルから自社で行うのが当たり前でしたが、シノプシスやケイデンスといったツールベンダーが高度な作業を自動で行える半導体設計ツールを開発・提供するに従い、半導体製造会社はローレベル設計を自社で行わなくなりました。産業の成熟に従って、分業化が進んだのです。

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