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人工知能(AI)とは？製造業のAIの活用状況とAI活用事例

人工知能(AI)とは？製造業のAIの活用状況とAI活用事例

近年、AI技術やIoTの進歩は目覚ましく、様々な産業分野において実装が進んでいます。製造業においては、これらの技術を導入することで、生産性向上、品質改善、コスト削減など、多岐にわたるメリットが期待できます。以下では、人工知能(AI)・機械カジ 旅 スマホ・深層カジ 旅 スマホの基礎知識と、これが製造業にもたらす具体的な効果について、事例を交えながらご紹介します。

人工知能(AI)とは

人工知能（AI：Artificial Intelligence）には明確な定義がありません。一般的にはコンピュータテクノロジーを活用して人間の知能を人工的に再現したもの、人間が知的と感じるカジ 旅 スマホ処理・技術という意味合いで利用されています。

人工知能の代表的な分析手法では機械カジ 旅 スマホ（別名：マシーンラーニング）、深層カジ 旅 スマホ（別名：ディープラーニング）があります。

様々な分野で活用が進んでおり、製造現場への応用や生産性向上、作業効率化やモノづくり革新などをもたらすテクノロジーだと考えられています。

出典：「令和元年版カジ 旅 スマホ通信白書」（総務省）AIと機械学習・深層学習の関係をもとに作成

機械カジ 旅 スマホ（マシーンラーニング）

機械カジ 旅 スマホ(ML:Machine Learning)とは、大量のデータから規則性や判断基準をカジ 旅 スマホし、これに基づき未知のものを予測判断するという人工知能の分析技術の一つです。とくに統計学を応用する機械カジ 旅 スマホを統計的機械カジ 旅 スマホと呼ぶことがあります。

機械カジ 旅 スマホは、統計を使用し大量のデータ（音声・画像・テキストなど）のパターンを抽出することで、分類や予測などを実行するアルゴリズムを構築します。機械カジ 旅 スマホは利用できるデータにより「教師ありカジ 旅 スマホ」「教師なしカジ 旅 スマホ」「強化カジ 旅 スマホ」の3種に分類されます。

出典：「令和元年版カジ 旅 スマホ通信白書」（総務省）AIと機械学習・深層学習の関係をもとに作成

例えば教師ありカジ 旅 スマホの応用例としては製造業では不良品の発見、医療分野では人間では気づかない病気の早期発見などがあります。機械カジ 旅 スマホにより、ラベル付けされたトレーニングデータを大量に読み込んで、人間では不可能な画像データの相関関係やパターンを分析、それらを利用して将来の状態を予測することを可能にしています。

深層カジ 旅 スマホ（ディープラーニング）

深層学習(DL:Deep Learning)は機械学習の一つでニューラルネットワークを用いた分析技術です。ニューラルネットワークとは、脳の神経回路の仕組みを模した分析モデルのことで、高度なカジ 旅 スマホ処理を可能にします。

このニューラルネットワークを多段階で用いることで、学習データからのカジ 旅 スマホ抽出をより高度に行うことができるようになり、結果として高度な抽象化・学習が可能になります。

従来の機械カジ 旅 スマホではカジ 旅 スマホ対象となる変数（特長量）を、人が準備しておく必要がありました。特長量とは分析対象となるモノの特長などを、数値で定量的に表したもののことです。一方で深層カジ 旅 スマホでは、この変数そのものを大量データから自動的にカジ 旅 スマホすることができるという特長があります。

深層カジ 旅 スマホは、画像認識、音声認識、音声合成、テキスト処理、翻訳などの商用サービスで実用化が進んでいます。

製造業におけるIoT/AIの活用状況

食品製造業におけるIoT/AIの活用状況

食品製造業の食品工場従事者を対象に実施した「食品工場におけるIoTとデータ活用に関する意識調査」によると、IoT/AIの活用状況について「現在取り組んでいる」と回答したのは全体の17.2%、「今後取り組む予定がある」が13.4%となりました。これら調査結果から、食品製造業ではIoT/AIの活用に向けた取り組み意識が高く、今後もこの傾向が続いていくことが予想されます。

製造業のAI活用事例

製造業では、品質管理、生産効率、エネルギーコストなど、様々な課題を抱えています。これらの課題解決には、従来の人の経験や勘に頼った手法だけでは限界があります。AI技術やIoTは、これらの課題を解決するための強力なツールとなります。

以下では、AI技術を活用することで製造業の課題解決にどのように貢献できるのかについて、導入事例・提案事例を含めご紹介しています。

参考資料： カジ 旅 スマホ構築

食品製造業向け提案事例。カジ 旅 スマホ提案事例。データ活用基盤を構築することで、レポーティングの自動化、製造データ解析による品質改善、AI・機械学習の導入も容易になり、食品工場の経営課題の解決や生産性向上を可能にします。

参考資料：AI技術の活用による熱効率悪化要因の自動分析

食品製造業向け熱収支分析システムの提案事例。AI技術の活用による熱効率悪化要因の自動分析により、蒸気利用設備の熱収支を定量的に把握し、要因分析や無駄な熱消費抑制、工場の省エネ推進、エネルギーコスト削減を可能にします。

参考資料：AI活用による異常原因分析（掲載先：化学業界向けソリューション）

繊維製造メーカーA社のAI診断プラットフォームの導入事例。品質管理の問題を解決するため、製造業AI診断プラットフォームを導入、異常の原因究明にかかる時間が大幅に削減、品質管理業務効率化と製品品質向上を可能にしました。

参考資料：AI画像認識によるメータ読みの省力化（掲載先：化学業界向けソリューション）

製造業の工場の巡視・点検業務へのAI適用事例。巡視点検によるメータ読み業務にIoTカメラを活用し、AI画像認識で巡視点検業務を省力化、トレンド監視で傾向管理を実現しました。

参考資料：AI技術を活用した設備異常兆候検知（掲載先：化学業界向けソリューション）

化学製造業A社のAI技術を活用した設備診断システム導入事例。人による判断スピード・監視対象が増えることによる負荷について課題があり、AI技術を導入、異常兆候をスピーディに検知、高度な故障予知を可能にしました。

食品工場の基礎知識

関連：予知保全によるコスト削減・IoT活用事例

予知保全によるコスト削減・IoT活用事例。予防保全から予知保全へ保全方式を切り替えることで、メンテナンスコストの低減やいままで対応が難しかった異常値の検知ができるようになります。

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