AI CONSULTING COLUMN AI・デジタル・IoTコンサルティングコラム

2021年は新型コロナウィルスの影響を受けながらも、働き方の変革や企業人の意識改革により、企業にとってはデジタル化の波がより着実に進んだ１年になりました。ほとんどの企業でDX戦略を掲げてきたと思います。 2021年のAI業界の動向についておさらいしていきましょう。 ＜超高精度の自然言語AI　GPT-3＞ GPT-3は深層学習（ディープラーニング）を使用して、人間のようなテキストを自動生成することができる自己回帰言語モデルとして、OpenAI（本拠：サンフランシスコ）によって発表されました。 「自動で文章生成する」と一言で言っても、「決まった形式での質問に答えることができるもの」「会話ができるもの」「自然な文章を作成できるもの」と様々な種類がありますが、GPT-3では難易度の高い“自然な文章”をこれまでにないレベルで作成できるようになった点が特に注目されました。さらには、プログラミングが出来なくても動作を文章で入力すれば自動でプログラムを生成する技術も開発され、今後IT技術者不足問題の解決の一助となっていく点も注目すべきポイントです。GPT-3は例えばMicrosoft Power Apps などで使用され始めており、誰もがイメージを形にしやすい環境が徐々に作られつつあります。 他にも、文章だけでなく画像ピクセルで入力しても、それを基にリアルな新しい画像を生成することができます。例えば以下の写真のように、「アボカド」と「椅子」などの非現実的な組み合わせから「アボカドの形をしたひじ掛けの椅子」などの画像を生成することも可能です。 引用：https://openai.com/blog/dall-e/   ＜最新のBERT事例＞ 「BERT」とは、2018年10月にGoogleのJacob Devlinらの論文で発表された自然言語処理モデルを指します。端的にいえばBERTは検索エンジンの性能を向上させるために開発された「自然言語処理技術」の一つです。 自然言語処理が可能なNLP（NLP：自然言語処理）はBERTだけではありません。では、BERTは従来のNLPと比べてどの点が優れているのでしょうか？最も大きな差は「文脈を理解できる」点です。これまでのNLPでは、それぞれの単語については理解できましたが、流れを読み取ることはできませんでした。一方、BERTでは人間が使う言葉の表面的な意味だけではなく、文脈に隠された意味も含めた学習が可能となり、より人間に近い自然な会話が可能となりました。 BERTは、GoogleやYahoo! などの検索画面で使用されています。BERTによって、どのような角度からの入力情報でもユーザーの目的であるwebページがより高い確率と精度でヒット出来るようになり始めました。最近では文章で検索しても精度高く検索結果を得られるようになり、引き続き2022年も注目していきたい技術と言えます。   ＜ローコード/ノーコード機械学習ツールの発展＞ AIや機械学習の分野が成熟するにつれて、基礎的なツールは幅広いユーザーが簡単に使うことができるようになりました。これは、開発環境においても同様です。2021年はローコードやノーコードで開発できるツールが多数発表され、中にはDataRobotなど勢いのあるツールも出てきました。 このようなツールによってデータサイエンティストやエンジニアが全く必要でなくなるわけではありませんが、プログラミングを書くことが出来ない人でも基本的なAIアプリを作成できるような技術が出来てきました。ローコード・ノーコードツールによって素人でも自動機械学習を使用できるようになったことは大きな変化と言えます。   ＜2022年はメタバース？＞ 　FacebookがSNS業界からメタバース業界への進化を狙って「Meta Platforms, Inc.（メタ・プラットフォームズ）」に変更したことをきっかけに、現在改めてメタバースへの関心が高まっています。メタバースは、仮想空間内に分身であるアバターを作成することで、コミュニケーションだけでなくイベントを体験することができ、その没入感を得られるのが大きな特徴として注目される先端テクノロジーです。メタバースの開発によって相乗効果としてのネットワークやAI技術の向上が見込まれるだけでなく、AR/VRデバイスも普及することになります。TrendForce社によると、2022年は前年比26.4％増の1202万台の出荷が予想されています。また、米金融大手のモルガン・スタンレーは、VRデバイス市場が2040年までに27兆円超になると予想しており、2022年はメタバースが急速に成長する最初の年として注目されています。   ▼レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00262 【最新版】船井流 DX事例レポート 従業員数30～300名規模のメーカー経営者様向け “営業&設計部門の生産性向上” 最新事例解説レポート 営業担当者の提案と設計担当者の工数削減をデジタルがサポート デジタル技術を活用し“付加価値アップ”を加速させる！ “ヒトを活かすDX”の実践事例とは？ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 2021年は新型コロナウィルスの影響を受けながらも、働き方の変革や企業人の意識改革により、企業にとってはデジタル化の波がより着実に進んだ１年になりました。ほとんどの企業でDX戦略を掲げてきたと思います。 2021年のAI業界の動向についておさらいしていきましょう。 ＜超高精度の自然言語AI　GPT-3＞ GPT-3は深層学習（ディープラーニング）を使用して、人間のようなテキストを自動生成することができる自己回帰言語モデルとして、OpenAI（本拠：サンフランシスコ）によって発表されました。 「自動で文章生成する」と一言で言っても、「決まった形式での質問に答えることができるもの」「会話ができるもの」「自然な文章を作成できるもの」と様々な種類がありますが、GPT-3では難易度の高い“自然な文章”をこれまでにないレベルで作成できるようになった点が特に注目されました。さらには、プログラミングが出来なくても動作を文章で入力すれば自動でプログラムを生成する技術も開発され、今後IT技術者不足問題の解決の一助となっていく点も注目すべきポイントです。GPT-3は例えばMicrosoft Power Apps などで使用され始めており、誰もがイメージを形にしやすい環境が徐々に作られつつあります。 他にも、文章だけでなく画像ピクセルで入力しても、それを基にリアルな新しい画像を生成することができます。例えば以下の写真のように、「アボカド」と「椅子」などの非現実的な組み合わせから「アボカドの形をしたひじ掛けの椅子」などの画像を生成することも可能です。 引用：https://openai.com/blog/dall-e/   ＜最新のBERT事例＞ 「BERT」とは、2018年10月にGoogleのJacob Devlinらの論文で発表された自然言語処理モデルを指します。端的にいえばBERTは検索エンジンの性能を向上させるために開発された「自然言語処理技術」の一つです。 自然言語処理が可能なNLP（NLP：自然言語処理）はBERTだけではありません。では、BERTは従来のNLPと比べてどの点が優れているのでしょうか？最も大きな差は「文脈を理解できる」点です。これまでのNLPでは、それぞれの単語については理解できましたが、流れを読み取ることはできませんでした。一方、BERTでは人間が使う言葉の表面的な意味だけではなく、文脈に隠された意味も含めた学習が可能となり、より人間に近い自然な会話が可能となりました。 BERTは、GoogleやYahoo! などの検索画面で使用されています。BERTによって、どのような角度からの入力情報でもユーザーの目的であるwebページがより高い確率と精度でヒット出来るようになり始めました。最近では文章で検索しても精度高く検索結果を得られるようになり、引き続き2022年も注目していきたい技術と言えます。   ＜ローコード/ノーコード機械学習ツールの発展＞ AIや機械学習の分野が成熟するにつれて、基礎的なツールは幅広いユーザーが簡単に使うことができるようになりました。これは、開発環境においても同様です。2021年はローコードやノーコードで開発できるツールが多数発表され、中にはDataRobotなど勢いのあるツールも出てきました。 このようなツールによってデータサイエンティストやエンジニアが全く必要でなくなるわけではありませんが、プログラミングを書くことが出来ない人でも基本的なAIアプリを作成できるような技術が出来てきました。ローコード・ノーコードツールによって素人でも自動機械学習を使用できるようになったことは大きな変化と言えます。   ＜2022年はメタバース？＞ 　FacebookがSNS業界からメタバース業界への進化を狙って「Meta Platforms, Inc.（メタ・プラットフォームズ）」に変更したことをきっかけに、現在改めてメタバースへの関心が高まっています。メタバースは、仮想空間内に分身であるアバターを作成することで、コミュニケーションだけでなくイベントを体験することができ、その没入感を得られるのが大きな特徴として注目される先端テクノロジーです。メタバースの開発によって相乗効果としてのネットワークやAI技術の向上が見込まれるだけでなく、AR/VRデバイスも普及することになります。TrendForce社によると、2022年は前年比26.4％増の1202万台の出荷が予想されています。また、米金融大手のモルガン・スタンレーは、VRデバイス市場が2040年までに27兆円超になると予想しており、2022年はメタバースが急速に成長する最初の年として注目されています。   ▼レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00262 【最新版】船井流 DX事例レポート 従業員数30～300名規模のメーカー経営者様向け “営業&設計部門の生産性向上” 最新事例解説レポート 営業担当者の提案と設計担当者の工数削減をデジタルがサポート デジタル技術を活用し“付加価値アップ”を加速させる！ “ヒトを活かすDX”の実践事例とは？ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ 無料お申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

今回は、「製造業でAIは本当に役に立つのか？」というテーマについてお伝えいたします。 昨今、各種メディアにおいて、製造業におけるAI活用の話題が取り上げられる機会が増えてまいりました。 しかしながら、「AI」という言葉を聞いてもまだまだ漠然としたイメージしか湧かず、 「AIって本当に役に立つのか？」 と懐疑的な態度をとられる方も少なくないかと思います。 また、「AI」という言葉が頻度高く取り上げられている近頃の流れについて、 「単なる一時的なブームに過ぎないのではないか？」 「AIなんて、ウチの会社には関係のない話だろう」 というように、実際には製造業に携わる多くの方々にとって、AIを実用化するイメージを持つこと自体がまだまだ難しい状況にあるのかもしれません。 そのような方々にとって少しでも参考になればと思い、本コラムでは、 「製造業においてどのようなケースでAIが使われているか？」 「AIが果たす役割として、どのような事例があるのか？」 について、以下簡単にご紹介させていただきます。 【製造業のAI活用事例1】 AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化・技術継承」を推進 ＜Before＞ 製造業の企業様における見積もり作成業務のスピードアップに関する事例。 この製造業の企業様では、一部のベテラン営業担当者と社長自ら見積もり業務に従事していた。 自社内での見積もり算出に際して、取引先から共有された図面データを用いる必要があったが、取引先から共有された図面データのうち半分以上はそのまま使うことができず、後工程の業務を円滑に行うために自社内で図面データを書き直す必要があった。 また、見積もり算出の参考として使用する過去の見積もりデータを探し出す作業に多くの時間を取られていた。 ＜After＞ 見積もり作成の際に大幅に時間がかかっていた「過去の見積もりデータを探し出す工程」にAIを活用。 AIを活用し過去の類似案件を検索できるようにすることで、「従来かかっていた時間よりも短い時間で」かつ「より精度高く」見積もり作成を行うことが可能となった。 また、一部のベテランに依存していた見積もり業務を、知識・経験の浅い社員でも問題なく実践できるようになった。（⇒業務の標準化・脱属人化・熟練技術の継承を推進） ＜取り組みのポイント＞ 業務の標準化を通じた若手社員の即戦力化 「社長やベテランじゃなくてもできる仕事」は、社長やベテラン以外の人間に任せる 熟練者は空いた時間で、より高付加価値な業務に従事してもらう 高齢化に伴い引退を控えるベテラン担当者の技術をAIが継承 【製造業のAI活用事例2】 AIを活用し、熟練者に依存していた生産計画作成を自動化 ＜Before＞ 生産計画作成体制に課題を抱えていた製造業の企業様の事例。 この製造業の企業様における生産計画（工程計画)は複雑で難解になっており、生産計画作成には多面的な知識と豊富な経験が必要であった。 また、その生産計画の作成は一握りのスタッフの“勘と経験”に依存しており、そのスタッフの工数は相当多く、過度な業務負荷がかかっていた。 良く言えば、名人芸を持った優秀なスタッフだが、悪く言えば、生産計画作成ノウハウが「ブラックボックス化」してしまい、社長はそのスタッフの判断と考え方を信用するしかなかった。 ＜After＞ 設備によってできる加工が異なり、生産順や納期等の条件から総合的に判断する必要のある生産計画作成工程にAIを活用。 「設備」「材料」「在庫」「納期」等の各種条件・ルールや優先順位に応じて、AIが自動で最適な生産計画を立案。 複数の生産計画パターンをシミュレーション＆比較し、その時々に応じて最適な生産計画表を自動で出力。 結果として、熟練者の工数減と業務の脱属人化を実現することができた。 ＜取り組みのポイント＞ 「その道数十年」のベテラン担当者に依存した現場体制から脱却 生産計画作成業務の「自動化・標準化・脱属人化・技術継承」を実現 以上、製造業におけるAI活用事例について簡単にご紹介させていただきました。 今回ご紹介した事例の他にも、AIやデジタル技術を活用した「工場のAI・デジタル化」に関する事例を以下のレポート内でご紹介しております。 中堅・中小製造業 経営者様向け　“工場のAI・デジタル化”最新事例解説レポート   上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます。 ご興味のある方は、是非チェックしてみてください。 ▼事例レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/201208/ 無料オンライン診断サービスのご案内 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html いつも当メルマガ・コラムをご愛読いただきありがとうございます。 今回は、「製造業でAIは本当に役に立つのか？」というテーマについてお伝えいたします。 昨今、各種メディアにおいて、製造業におけるAI活用の話題が取り上げられる機会が増えてまいりました。 しかしながら、「AI」という言葉を聞いてもまだまだ漠然としたイメージしか湧かず、 「AIって本当に役に立つのか？」 と懐疑的な態度をとられる方も少なくないかと思います。 また、「AI」という言葉が頻度高く取り上げられている近頃の流れについて、 「単なる一時的なブームに過ぎないのではないか？」 「AIなんて、ウチの会社には関係のない話だろう」 というように、実際には製造業に携わる多くの方々にとって、AIを実用化するイメージを持つこと自体がまだまだ難しい状況にあるのかもしれません。 そのような方々にとって少しでも参考になればと思い、本コラムでは、 「製造業においてどのようなケースでAIが使われているか？」 「AIが果たす役割として、どのような事例があるのか？」 について、以下簡単にご紹介させていただきます。 【製造業のAI活用事例1】 AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化・技術継承」を推進 ＜Before＞ 製造業の企業様における見積もり作成業務のスピードアップに関する事例。 この製造業の企業様では、一部のベテラン営業担当者と社長自ら見積もり業務に従事していた。 自社内での見積もり算出に際して、取引先から共有された図面データを用いる必要があったが、取引先から共有された図面データのうち半分以上はそのまま使うことができず、後工程の業務を円滑に行うために自社内で図面データを書き直す必要があった。 また、見積もり算出の参考として使用する過去の見積もりデータを探し出す作業に多くの時間を取られていた。 ＜After＞ 見積もり作成の際に大幅に時間がかかっていた「過去の見積もりデータを探し出す工程」にAIを活用。 AIを活用し過去の類似案件を検索できるようにすることで、「従来かかっていた時間よりも短い時間で」かつ「より精度高く」見積もり作成を行うことが可能となった。 また、一部のベテランに依存していた見積もり業務を、知識・経験の浅い社員でも問題なく実践できるようになった。（⇒業務の標準化・脱属人化・熟練技術の継承を推進） ＜取り組みのポイント＞ 業務の標準化を通じた若手社員の即戦力化 「社長やベテランじゃなくてもできる仕事」は、社長やベテラン以外の人間に任せる 熟練者は空いた時間で、より高付加価値な業務に従事してもらう 高齢化に伴い引退を控えるベテラン担当者の技術をAIが継承 【製造業のAI活用事例2】 AIを活用し、熟練者に依存していた生産計画作成を自動化 ＜Before＞ 生産計画作成体制に課題を抱えていた製造業の企業様の事例。 この製造業の企業様における生産計画（工程計画)は複雑で難解になっており、生産計画作成には多面的な知識と豊富な経験が必要であった。 また、その生産計画の作成は一握りのスタッフの“勘と経験”に依存しており、そのスタッフの工数は相当多く、過度な業務負荷がかかっていた。 良く言えば、名人芸を持った優秀なスタッフだが、悪く言えば、生産計画作成ノウハウが「ブラックボックス化」してしまい、社長はそのスタッフの判断と考え方を信用するしかなかった。 ＜After＞ 設備によってできる加工が異なり、生産順や納期等の条件から総合的に判断する必要のある生産計画作成工程にAIを活用。 「設備」「材料」「在庫」「納期」等の各種条件・ルールや優先順位に応じて、AIが自動で最適な生産計画を立案。 複数の生産計画パターンをシミュレーション＆比較し、その時々に応じて最適な生産計画表を自動で出力。 結果として、熟練者の工数減と業務の脱属人化を実現することができた。 ＜取り組みのポイント＞ 「その道数十年」のベテラン担当者に依存した現場体制から脱却 生産計画作成業務の「自動化・標準化・脱属人化・技術継承」を実現 以上、製造業におけるAI活用事例について簡単にご紹介させていただきました。 今回ご紹介した事例の他にも、AIやデジタル技術を活用した「工場のAI・デジタル化」に関する事例を以下のレポート内でご紹介しております。 中堅・中小製造業 経営者様向け　“工場のAI・デジタル化”最新事例解説レポート   上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます。 ご興味のある方は、是非チェックしてみてください。 ▼事例レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/201208/ 無料オンライン診断サービスのご案内 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

生産性向上・業務効率改善の課題を解決するために、AIやRPAが注目されています。どちらもソフトウエアによる業務の自動化に関連する概念であるため混同されがちですが、両者は明確な違いがあるため、活用を検討する際には理解が必要です。 Ⅰ．AI AI（Artificial Intelligence）は、日本語では人工知能と言い、「人が実現するさまざまな知覚や知性を人工的に再現するもの」という意味合いで知られています。ソフトウエアを用いて人間の頭脳を人工的に再現しているため、人間が教えるか、仮に教えなくても大量のデータを学習・解析させることで、そこにあるルールを推論から発見して定義が可能となります。予測・分類・実行などの判断を伴う作業ができ、その適用範囲も広いのですが、都度推論を行うことから100％の精度を出すことが難しい側面があります。そのため、高精度なAI構築が必要な場合は時間と費用がかかるケースが多くなっています。 Ⅱ．RPA RPA（Robotic Process Automation）は、ソフトウエアロボットによって定型作業の自動化を行うシステムを指します。 ソフトウエアロボットに人間が決めたルールを覚えさせ、その範囲内で業務を自動化することができます。この時、ルール内のことは100％こなせますが、覚えさせたルール以外のことは対応できない側面があります。 Ⅲ．AI活用の代表的な業務 ・需要予測 蓄積されたビックデータを利用して、商品やサービスの需要を予測値として算出することができます。目的は、企業利益の最大化です。予測値を算出することによって、販売計画が立てられるだけでなく、データに基づいた合理的な生産計画が策定できます。そのほかにも、最適な在庫数を算出することが出来、それに応じて材料などの管理も可能となります。 ・画像認識 画像をピクセル（画素）に分割し、そのパターンから対象の画像が持っている情報や意味を抽出する技術が「画像認識」です。街中でよく見かける、顔を認識する技術は「物体検出」と呼ばれています。そのほか、生産ライン上で不良品があった場合に異常として検出する「異常検知」や、もともと存在しない画像を複数の画像から要素を組み合わせることで画像を生成する「画像生成」なども画像認識技術の一つです。 ・音声認識 音声データをコンピュータで扱うためには、アナログデータをデジタルデータに変換する必要があります。そのデータを周波数ごとに分解し、その要素の持つ意味を抽出する技術が「音声認識」です。議事録作成や記入作業の自動化などに利用されています。 ・自動翻訳 以前は「自動翻訳」と言っても実際は使える言葉になっていないケースが多かったのですが、近年は言語の持つニュアンスなども加味され、より現実的に利用できる自動翻訳へと進化が進んでいます。これは、大量の情報と答えのサンプルから人間が学ぶ方法に近い手法でひたすら学習して、ルールを「覚えさせる」のではなく「自動的につくる」手法になったためです。この手法を「ディープラーニング」と言います。ディープラーニングはこちらの記事で詳解しておりますのでご参照ください。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201109-2/ Ⅳ．RPA活用の代表的な業務 ・バックオフィスの事務業務 財務や経理、人事、総務などのバックオフィス系の固定業務はRPAが最も得意とする分野です。データの収集を自動化することや、その収集したデータを自動で転記するなど、パーツごとの自動化が可能となります。 ・固定業務 単一の作業を繰り返し行う業務について、バックオフィスの事務業務以外ではチャット返信やメール対応などがあります。「AについてはA’で返信する」などのルール化が明確にできるものについてはRPAで解決できる可能性が高いです。 最近では、RPA×AIを組み合わせて導入している事例も増えてきています。RPAで効率化できる部分と、AIでの開発が必要な箇所をしっかりと見分けて、双方の良いところを自社に最適な箇所に取り入れることで業務効率は飛躍的に向上します。技術の進歩によって、近い将来はAIもRPAも、我々が今Excelつかっているような使い勝手で利用が可能となり、身近なツールになることが予想されます。 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例についてより詳しく解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 国内最先端IoT活用！先進的超大手企業に学ぶ工場視察会 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント 国内最先端のIoT・デジタル活用の現場を視察できる！ IoT・デジタルデータを活用した工場全体でのQC活動&従業員教育の仕組みを知りたい製造業経営者様必見！ IoT・デジタル活用を通じた工場の生産性アップのヒントを取得できる！ 工場現場の課題に合ったIoT・デジタル活用の具体的事例を学ぶことができます！ モデル工場の現場改善の在り方を視察できる！ 徹底した5Sを実施し、きれいで清潔な環境のもとでヒトが働く。模範的な工場の在り方や自社工場の改善のヒントを得たい方におすすめです！ 講座内容 第1講座 工場視察の見どころ・ポイントの紹介 株式会社 船井総合研究所　執行役員　菊池 功 株式会社 船井総合研究所　飯塚 佳史 第2講座 株式会社ジェイテクト様工場視察 株式会社ジェイテクト様刈谷工場の現場視察 株式会社 船井総合研究所　飯塚 佳史 第3講座 本日の振り返り 工場視察の振り返り 株式会社 船井総合研究所　執行役員　菊池 功 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/09/22 (水) 13:30～16:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 生産性向上・業務効率改善の課題を解決するために、AIやRPAが注目されています。どちらもソフトウエアによる業務の自動化に関連する概念であるため混同されがちですが、両者は明確な違いがあるため、活用を検討する際には理解が必要です。 Ⅰ．AI AI（Artificial Intelligence）は、日本語では人工知能と言い、「人が実現するさまざまな知覚や知性を人工的に再現するもの」という意味合いで知られています。ソフトウエアを用いて人間の頭脳を人工的に再現しているため、人間が教えるか、仮に教えなくても大量のデータを学習・解析させることで、そこにあるルールを推論から発見して定義が可能となります。予測・分類・実行などの判断を伴う作業ができ、その適用範囲も広いのですが、都度推論を行うことから100％の精度を出すことが難しい側面があります。そのため、高精度なAI構築が必要な場合は時間と費用がかかるケースが多くなっています。 Ⅱ．RPA RPA（Robotic Process Automation）は、ソフトウエアロボットによって定型作業の自動化を行うシステムを指します。 ソフトウエアロボットに人間が決めたルールを覚えさせ、その範囲内で業務を自動化することができます。この時、ルール内のことは100％こなせますが、覚えさせたルール以外のことは対応できない側面があります。 Ⅲ．AI活用の代表的な業務 ・需要予測 蓄積されたビックデータを利用して、商品やサービスの需要を予測値として算出することができます。目的は、企業利益の最大化です。予測値を算出することによって、販売計画が立てられるだけでなく、データに基づいた合理的な生産計画が策定できます。そのほかにも、最適な在庫数を算出することが出来、それに応じて材料などの管理も可能となります。 ・画像認識 画像をピクセル（画素）に分割し、そのパターンから対象の画像が持っている情報や意味を抽出する技術が「画像認識」です。街中でよく見かける、顔を認識する技術は「物体検出」と呼ばれています。そのほか、生産ライン上で不良品があった場合に異常として検出する「異常検知」や、もともと存在しない画像を複数の画像から要素を組み合わせることで画像を生成する「画像生成」なども画像認識技術の一つです。 ・音声認識 音声データをコンピュータで扱うためには、アナログデータをデジタルデータに変換する必要があります。そのデータを周波数ごとに分解し、その要素の持つ意味を抽出する技術が「音声認識」です。議事録作成や記入作業の自動化などに利用されています。 ・自動翻訳 以前は「自動翻訳」と言っても実際は使える言葉になっていないケースが多かったのですが、近年は言語の持つニュアンスなども加味され、より現実的に利用できる自動翻訳へと進化が進んでいます。これは、大量の情報と答えのサンプルから人間が学ぶ方法に近い手法でひたすら学習して、ルールを「覚えさせる」のではなく「自動的につくる」手法になったためです。この手法を「ディープラーニング」と言います。ディープラーニングはこちらの記事で詳解しておりますのでご参照ください。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/201109-2/ Ⅳ．RPA活用の代表的な業務 ・バックオフィスの事務業務 財務や経理、人事、総務などのバックオフィス系の固定業務はRPAが最も得意とする分野です。データの収集を自動化することや、その収集したデータを自動で転記するなど、パーツごとの自動化が可能となります。 ・固定業務 単一の作業を繰り返し行う業務について、バックオフィスの事務業務以外ではチャット返信やメール対応などがあります。「AについてはA’で返信する」などのルール化が明確にできるものについてはRPAで解決できる可能性が高いです。 最近では、RPA×AIを組み合わせて導入している事例も増えてきています。RPAで効率化できる部分と、AIでの開発が必要な箇所をしっかりと見分けて、双方の良いところを自社に最適な箇所に取り入れることで業務効率は飛躍的に向上します。技術の進歩によって、近い将来はAIもRPAも、我々が今Excelつかっているような使い勝手で利用が可能となり、身近なツールになることが予想されます。 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例についてより詳しく解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 国内最先端IoT活用！先進的超大手企業に学ぶ工場視察会 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント 国内最先端のIoT・デジタル活用の現場を視察できる！ IoT・デジタルデータを活用した工場全体でのQC活動&従業員教育の仕組みを知りたい製造業経営者様必見！ IoT・デジタル活用を通じた工場の生産性アップのヒントを取得できる！ 工場現場の課題に合ったIoT・デジタル活用の具体的事例を学ぶことができます！ モデル工場の現場改善の在り方を視察できる！ 徹底した5Sを実施し、きれいで清潔な環境のもとでヒトが働く。模範的な工場の在り方や自社工場の改善のヒントを得たい方におすすめです！ 講座内容 第1講座 工場視察の見どころ・ポイントの紹介 株式会社 船井総合研究所　執行役員　菊池 功 株式会社 船井総合研究所　飯塚 佳史 第2講座 株式会社ジェイテクト様工場視察 株式会社ジェイテクト様刈谷工場の現場視察 株式会社 船井総合研究所　飯塚 佳史 第3講座 本日の振り返り 工場視察の振り返り 株式会社 船井総合研究所　執行役員　菊池 功 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/09/22 (水) 13:30～16:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

今回は、製造業における「AIを活用した営業生産性向上」の成功事例についてお伝えいたします。 ──────── コンテナを製造するメーカーK社では、AIを活用した営業生産性向上に成功しています。 AIによって1～2時間後には顧客との商談中にリアルタイムでCAD図面を提示できるようになったのです。 「営業担当者がその場で顧客に製品イメージを提示することで、商談を進めやすくなった！」 K社では顧客ニーズに合わせて設計・デザインして、その顧客に合った仕様で製品を製造販売するオーダーメイド的な売り方をしています。 営業担当者は、顧客との商談後、その情報を設計・デザインスタッフに渡します。 設計・デザインスタッフはCADで設計・デザインして、それを受けて営業担当者が顧客に提案していました。 つまり、「顧客⇒営業担当者⇒設計・デザインスタッフ⇒営業担当者⇒顧客」という業務フローです。 そのため、顧客ニーズ把握から提案までに１週間以上はかかり、また途中で情報が間違って伝わるリスクもありました。 そこで、営業担当者が顧客との商談中にCADデザイン化できるAI自動化システムに取り組みました。 顧客との商談内容をその場でタブレットに入力して、入力終了後にAIにインプットすると、自動でCADデザイン化できるものです。 この仕組みにより、CADを使えない営業担当者でも、顧客の目の前（その場）でCADデザインが作成できて提案できるわけです。 これまでの業務フローは「顧客⇒営業担当者⇒設計・デザインスタッフ⇒営業担当者⇒顧客」で１週間以上かかっていたのが、「顧客⇒営業担当者⇒顧客」となり、わずか１～２時間で提案できるのです。 「１週間以上⇒１～２時間」とは驚異的です。 AI化にはさらによい効果がありました。 営業担当者が自ら自動でCADデザイン化できることにより、設計・デザインスタッフの負担が激減するのです。 これが非常に大きなポイントです。 設計・デザインとは技術職でもあり、人材が豊富な訳ではありません。 業務負担が激減することにより、技術者は別な付加価値の高い業務ができるようになります。 それにより、新たな売上アップにも繋がります。 つまり、省力化だけではなく、付加価値アップ＆売上アップになるのです。 AI化というと、つい省力化・効率化と思いがちですが、それだけではなく、むしろ付加価値と売上を増やすこともできるのです。 実は、これこそがAI化のポイント・醍醐味と言えます。 無料ダウンロードコンテンツ   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html この1冊で、工場のAI・デジタル化の最新事例がわかる！ ※製造業限定（製造業以外の企業・団体からのダウンロードについては、お断りさせていただく場合がございます。） 船井総研セミナー参加企業様からのご要望が多いテーマに絞って「工場のAI・デジタル化」事例を解説！ 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進！ 【事例②】付加価値を生まない検査工程から人手を開放！AIを活用した外観検査体制の構築！ 【事例③】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現！ その他にも、工場のAI・デジタル化の最新事例をご紹介！ ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造メーカーの為のAI経営！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ～属人的な経験や勘に依存した経営からAIを活用する経営へ～ このような方におすすめ 従業員数300名以下の製造業（メーカー）で、自社の営業にAIがどう適用できるかを知りたい社長・経営者の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マン個々人の経験や勘に依存していると感じている”メーカー経営者”の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じている”メーカー経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”メーカー経営者”の方 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で何か改善が必要と感じている"メーカー経営者"の方 本セミナーで学べるポイント ・”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ・営業部門にAIを導入して営業マン個々の経験や勘に依存した体制から脱却した製造業事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ・製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ・販売・仕入・在庫・原価管理・生産管理等の基幹システム系にAIを活用している事例が学べる！ ～各業務の管理や基幹システムでAI活用して改革できる手法を学べるセミナーです～ ・自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ ■成功事例orお客様の声 【1】営業部門でAIを活用して、個々人に依存した属人的な営業から仕組み化に取り組んでいるメーカーS社の事例 ～営業担当者と顧客の商談情報をデータベース化&AI解析して見積改善＆営業力UP！～ 【2】製造部門でAIを活用して、熟練技術・職人技術をデジタル化して標準化しているメーカーN社の事例 ～熟練者・ベテラン職人の勘と経験をAIでルール化・標準化して未熟練者に技術を継承！～ 【3】生産管理部門でAIを活用して、設計のAI化や生産計画のAI化に取り組んでいるメーカーU社の事例 ～熟練者・経験豊富な特定人材に依存している業務をAI化して省力化&効率化！～ 【4】基幹システムの構築にAIを活用してバックオフィス系の効率化を推進しているメーカーA社の事例 ～販売・仕入・在庫・原価管理や生産管理システムを根本的に改革！～ 【5】経営全般にAIを活用して技術の見える化・デジタル化をしてDX化に邁進しているメーカーN社の事例 ～属人的・職人的・勘と経験依存の経営からデジタルデータを活用した経営へ～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/08/25 (水) 13:00～15:00 2021/08/26 (木) 13:00～15:00 2021/09/07 (火) 13:00～15:00 2021/09/08 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html いつも当メルマガ・コラムをご愛読いただきありがとうございます。 今回は、製造業における「AIを活用した営業生産性向上」の成功事例についてお伝えいたします。 ──────── コンテナを製造するメーカーK社では、AIを活用した営業生産性向上に成功しています。 AIによって1～2時間後には顧客との商談中にリアルタイムでCAD図面を提示できるようになったのです。 「営業担当者がその場で顧客に製品イメージを提示することで、商談を進めやすくなった！」 K社では顧客ニーズに合わせて設計・デザインして、その顧客に合った仕様で製品を製造販売するオーダーメイド的な売り方をしています。 営業担当者は、顧客との商談後、その情報を設計・デザインスタッフに渡します。 設計・デザインスタッフはCADで設計・デザインして、それを受けて営業担当者が顧客に提案していました。 つまり、「顧客⇒営業担当者⇒設計・デザインスタッフ⇒営業担当者⇒顧客」という業務フローです。 そのため、顧客ニーズ把握から提案までに１週間以上はかかり、また途中で情報が間違って伝わるリスクもありました。 そこで、営業担当者が顧客との商談中にCADデザイン化できるAI自動化システムに取り組みました。 顧客との商談内容をその場でタブレットに入力して、入力終了後にAIにインプットすると、自動でCADデザイン化できるものです。 この仕組みにより、CADを使えない営業担当者でも、顧客の目の前（その場）でCADデザインが作成できて提案できるわけです。 これまでの業務フローは「顧客⇒営業担当者⇒設計・デザインスタッフ⇒営業担当者⇒顧客」で１週間以上かかっていたのが、「顧客⇒営業担当者⇒顧客」となり、わずか１～２時間で提案できるのです。 「１週間以上⇒１～２時間」とは驚異的です。 AI化にはさらによい効果がありました。 営業担当者が自ら自動でCADデザイン化できることにより、設計・デザインスタッフの負担が激減するのです。 これが非常に大きなポイントです。 設計・デザインとは技術職でもあり、人材が豊富な訳ではありません。 業務負担が激減することにより、技術者は別な付加価値の高い業務ができるようになります。 それにより、新たな売上アップにも繋がります。 つまり、省力化だけではなく、付加価値アップ＆売上アップになるのです。 AI化というと、つい省力化・効率化と思いがちですが、それだけではなく、むしろ付加価値と売上を増やすこともできるのです。 実は、これこそがAI化のポイント・醍醐味と言えます。 無料ダウンロードコンテンツ   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html この1冊で、工場のAI・デジタル化の最新事例がわかる！ ※製造業限定（製造業以外の企業・団体からのダウンロードについては、お断りさせていただく場合がございます。） 船井総研セミナー参加企業様からのご要望が多いテーマに絞って「工場のAI・デジタル化」事例を解説！ 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進！ 【事例②】付加価値を生まない検査工程から人手を開放！AIを活用した外観検査体制の構築！ 【事例③】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現！ その他にも、工場のAI・デジタル化の最新事例をご紹介！ ■オンラインセミナー開催のお知らせ 製造メーカーの為のAI経営！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ～属人的な経験や勘に依存した経営からAIを活用する経営へ～ このような方におすすめ 従業員数300名以下の製造業（メーカー）で、自社の営業にAIがどう適用できるかを知りたい社長・経営者の方 営業部門がまだまだ属人的で、営業マン個々人の経験や勘に依存していると感じている”メーカー経営者”の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じている”メーカー経営者”の方 生産技術・生産管理部門も熟練者に知見とノウハウが集中して、標準化されていないと感じている”メーカー経営者”の方 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で何か改善が必要と感じている"メーカー経営者"の方 本セミナーで学べるポイント ・”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ・営業部門にAIを導入して営業マン個々の経験や勘に依存した体制から脱却した製造業事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ・製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ・販売・仕入・在庫・原価管理・生産管理等の基幹システム系にAIを活用している事例が学べる！ ～各業務の管理や基幹システムでAI活用して改革できる手法を学べるセミナーです～ ・自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ ■成功事例orお客様の声 【1】営業部門でAIを活用して、個々人に依存した属人的な営業から仕組み化に取り組んでいるメーカーS社の事例 ～営業担当者と顧客の商談情報をデータベース化&AI解析して見積改善＆営業力UP！～ 【2】製造部門でAIを活用して、熟練技術・職人技術をデジタル化して標準化しているメーカーN社の事例 ～熟練者・ベテラン職人の勘と経験をAIでルール化・標準化して未熟練者に技術を継承！～ 【3】生産管理部門でAIを活用して、設計のAI化や生産計画のAI化に取り組んでいるメーカーU社の事例 ～熟練者・経験豊富な特定人材に依存している業務をAI化して省力化&効率化！～ 【4】基幹システムの構築にAIを活用してバックオフィス系の効率化を推進しているメーカーA社の事例 ～販売・仕入・在庫・原価管理や生産管理システムを根本的に改革！～ 【5】経営全般にAIを活用して技術の見える化・デジタル化をしてDX化に邁進しているメーカーN社の事例 ～属人的・職人的・勘と経験依存の経営からデジタルデータを活用した経営へ～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/08/25 (水) 13:00～15:00 2021/08/26 (木) 13:00～15:00 2021/09/07 (火) 13:00～15:00 2021/09/08 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

今回のコラムでは、製造業・工場におけるデジタル活用事例をご紹介致します。 1.現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 ・導入前の状態と主な課題 工場内で生産日報・日常点検表等の紙帳票が散乱した状態。加えて、➀ 日報・点検表等の内容を紙に記入⇒➁ エクセルに転記⇒➂ データ集計⇒➃ グラフ化という、「生産に直結しない間接作業」に多くの時間を要する点が課題となっていた。 ・導入後の主な課題解決効果 紙帳票の電子化・ペーパーレス化を進めたことで、業務効率化（転記作業の圧縮等）と紙コストの削減に成功。タブレットを使用することで情報共有がより円滑になった。また、間接作業を減らすことで、より生産に直結する作業へ集中できる現場体制へとシフトできた。 ・取り組みのポイント 現場従業員の中で「使用頻度の高い帳票×集計に時間がかかるもの」からペーパーレス化に着手 2.メンテナンス事業の案件情報一元管理 ・導入前の状態と主な課題 メンテナンス担当者が個々人でメンテナンス内容をエクセルで管理。顧客全体のメンテナンス状況がわかりずらく、メンテナンスから取得した情報も会社資産となっていなかった。また、メモ書きからエクセル記入しているため、資料作成にも時間がかかっていた。 ・導入後の主な課題解決効果 メンテナンス帳票を電子化しタブレットを採用。メンテナンス情報をクラウド上に一元管理。エクセル転記の手間がなくなった。また、入力項目をプルダウンにすることで、傾向分析や要因分析の実施も可能に。データ分析をすることで営業活動の改善にも繋げていくようにした。 ・取り組みのポイント タブレットで入力しやすいインターフェイスと導入ハードルが低いクラウドを活用 3.営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 ・導入前の状態と主な課題 製品イメージをお客様に提示する場合、営業担当者が設計部に依頼をして、都度、提案用の3DCAD図面を作成していた。受注に繋がらない設計依頼も多く、提案用の設計依頼が設計部の仕事を圧迫するという課題があった。 ・導入後の主な課題解決効果 営業担当者でも容易に使える3DCADのインターフェイスを開発。営業担当者が客先からネットワークを経由して、自社の3DCADを操作できるようにした。営業担当者は必要な情報を入力するだけでシステムが自動で稼働し、3D図面を作図できるようになった。 ・取り組みのポイント 営業担当者がその場でお客様に製品イメージを提示でき商談を進めやすくなる 4.クラウドIoTによる設備の故障予知 ・導入前の状態と主な課題 設備トラブルが多く、毎日のように突発故障が発生していた。故障により、設備が長時間停止した場合は、生産計画の変更が必要となる。 故障挙動を事前に把握しておきたいが、人員が少なく、日常的に設備状態を監視できる体制が整備されていなかった。 ・導入後の主な課題解決効果 設備のPLCからデータを取得して、温度や電流値等を見える化。故障の傾向を把握することで、突発故障を減らすことができた。また、クラウドを活用することで環境設定が容易になり、結果として低コストでのシステム（IoT）導入が可能であった。 ・取り組みのポイント クラウド活用により、いつでも・どこでも設備状態を確認可能に 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例についてより詳しく解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 板金・プレス・溶接加工業のAI＆ロボット活用！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 多品種少量生産の熟練技術・職人技術・人手の掛かる業務にAI＆ロボットを活用して自動化＆生産性UP！ このような方におすすめ 従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長様 多品種少量生産で一品特注品も多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 熟練技術・職人的な業務、属人化している工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる工程や手間・工数が掛かる工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 AI＆ロボットにこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 本セミナーで学べるポイント ・従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべきAI＆ロボットが分かる！ ～少人数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボットの導入法が分かります～ ・多品種少量生産でこそ活用すべきAI＆ロボットが分かる！ ～大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります～ ・熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります～ ・基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない...そんな社長の為のセミナーです～ ・自社でどんな工程・業務でAI＆ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない...そんな社長の為のセミナーです～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/07/14 (水) 13:00～15:00 2021/07/15 (木) 13:00～15:00 2021/07/20 (火) 13:00～15:00 2021/07/21 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html   [sc name="ai-digital"][/sc] 今回のコラムでは、製造業・工場におけるデジタル活用事例をご紹介致します。 1.現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 ・導入前の状態と主な課題 工場内で生産日報・日常点検表等の紙帳票が散乱した状態。加えて、➀ 日報・点検表等の内容を紙に記入⇒➁ エクセルに転記⇒➂ データ集計⇒➃ グラフ化という、「生産に直結しない間接作業」に多くの時間を要する点が課題となっていた。 ・導入後の主な課題解決効果 紙帳票の電子化・ペーパーレス化を進めたことで、業務効率化（転記作業の圧縮等）と紙コストの削減に成功。タブレットを使用することで情報共有がより円滑になった。また、間接作業を減らすことで、より生産に直結する作業へ集中できる現場体制へとシフトできた。 ・取り組みのポイント 現場従業員の中で「使用頻度の高い帳票×集計に時間がかかるもの」からペーパーレス化に着手 2.メンテナンス事業の案件情報一元管理 ・導入前の状態と主な課題 メンテナンス担当者が個々人でメンテナンス内容をエクセルで管理。顧客全体のメンテナンス状況がわかりずらく、メンテナンスから取得した情報も会社資産となっていなかった。また、メモ書きからエクセル記入しているため、資料作成にも時間がかかっていた。 ・導入後の主な課題解決効果 メンテナンス帳票を電子化しタブレットを採用。メンテナンス情報をクラウド上に一元管理。エクセル転記の手間がなくなった。また、入力項目をプルダウンにすることで、傾向分析や要因分析の実施も可能に。データ分析をすることで営業活動の改善にも繋げていくようにした。 ・取り組みのポイント タブレットで入力しやすいインターフェイスと導入ハードルが低いクラウドを活用 3.営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 ・導入前の状態と主な課題 製品イメージをお客様に提示する場合、営業担当者が設計部に依頼をして、都度、提案用の3DCAD図面を作成していた。受注に繋がらない設計依頼も多く、提案用の設計依頼が設計部の仕事を圧迫するという課題があった。 ・導入後の主な課題解決効果 営業担当者でも容易に使える3DCADのインターフェイスを開発。営業担当者が客先からネットワークを経由して、自社の3DCADを操作できるようにした。営業担当者は必要な情報を入力するだけでシステムが自動で稼働し、3D図面を作図できるようになった。 ・取り組みのポイント 営業担当者がその場でお客様に製品イメージを提示でき商談を進めやすくなる 4.クラウドIoTによる設備の故障予知 ・導入前の状態と主な課題 設備トラブルが多く、毎日のように突発故障が発生していた。故障により、設備が長時間停止した場合は、生産計画の変更が必要となる。 故障挙動を事前に把握しておきたいが、人員が少なく、日常的に設備状態を監視できる体制が整備されていなかった。 ・導入後の主な課題解決効果 設備のPLCからデータを取得して、温度や電流値等を見える化。故障の傾向を把握することで、突発故障を減らすことができた。また、クラウドを活用することで環境設定が容易になり、結果として低コストでのシステム（IoT）導入が可能であった。 ・取り組みのポイント クラウド活用により、いつでも・どこでも設備状態を確認可能に 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例についてより詳しく解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 板金・プレス・溶接加工業のAI＆ロボット活用！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 多品種少量生産の熟練技術・職人技術・人手の掛かる業務にAI＆ロボットを活用して自動化＆生産性UP！ このような方におすすめ 従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長様 多品種少量生産で一品特注品も多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 熟練技術・職人的な業務、属人化している工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる工程や手間・工数が掛かる工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 AI＆ロボットにこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 本セミナーで学べるポイント ・従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべきAI＆ロボットが分かる！ ～少人数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボットの導入法が分かります～ ・多品種少量生産でこそ活用すべきAI＆ロボットが分かる！ ～大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります～ ・熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります～ ・基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない...そんな社長の為のセミナーです～ ・自社でどんな工程・業務でAI＆ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない...そんな社長の為のセミナーです～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/07/14 (水) 13:00～15:00 2021/07/15 (木) 13:00～15:00 2021/07/20 (火) 13:00～15:00 2021/07/21 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html   [sc name="ai-digital"][/sc]

映画スターウォーズに登場するC3POや、アイアンマンに登場する人工知能ジャービスのような私たちが理想とするAIを、一般的には「強いAI」と言います。しかし、現在の世界に人間と同じように考えることができる強いAIはまだ存在していません。 現在は、知能の一部に特化した機能を実現する「弱いAI」に 絞った研究が世界中で行われています。この一連の研究は、これまで「ブーム」と「冬の時代」を何度か繰り返してきました。 【第一次AIブーム】 第一次AIブームは、コンピュータによる「推論」や「探索」の研究が進み、特定の問題に対して解を提示できるようになったことが要因で起こったブームです。このブームが始まった1950年代後半から1960年代までを推論・探索の時代といいます。 当時のAI技術は、迷路や数学の定理の証明問題などの簡単な問題は解けても、数式上で表しきれない複雑な問題は解けないレベルでした。ルールが決められた中で最適な答えを探すことができることは証明されたのですが、それ以上のことが見込めないため、経済効果もついてきませんでした。1970年代頃からは冬の時代を迎えることになります。 【第二次AIブーム】 第一次AIブームが去り、冬の時代が明けた1980年代頃、「コンピュータに知識を入れると賢くなる」という考え方を基にしたアプローチが全盛期を迎えました。この時代を、知識の時代と言います。データベースに専門知識を詰め込んだ「エキスパートシステム」と呼ばれるコンピュータが大量に生産されたことがきっかけに起こったブームが第二次AIブームです。 第一次ブームの時に比べると、知識量によって応用を効かせることができることを証明できたのですが、入れたい知識をどのように蓄積・管理するのかという点が課題となり、第二次AIブームも冷め、冬の時代へ突入しました。 【第三次AIブーム】 そして現在起きているのが第三次AIブームです。機械学習と呼ばれる、「AIが自身で学習する仕組み」が発表されたことがきっかけに第三次AIブームが始まっています。さらに、第三次AIブームは、これまでの第一次AIブーム・第二次AIブームとは異なり、現実社会においてAIにより大きな経済効果を生み出している特徴があります。 これまでを振り返ると、第一次AIブームでは、条件の有限な問題でなければ解を得られないというフレーム問題が障壁となり、実用化が進まなかったため経済効果に至りませんでした。同様に、第二次AIブームでも、知識の定式化の難しさや知識に基づくルールの矛盾などが障壁となり経済効果に至らなかった背景があります。この第三次AIブームでは、特に、画像認識分野や自然言語処理分野で発展が目覚ましく、既に画像認識分野では自動運転や顔認証、自然言語処理分野では機械翻訳、音声対話、売上需要予測などの多くのサービスが展開され、私たちの生活の中にも身近なものとなってきました。今後AIは単独の業界にとどまることなく、様々な業界でさらに価値を生み出し続けていくことも明確とも言えるでしょう。 これまでのブームは過度な期待からの反動で終焉を迎えています。現在のAI技術でも個別の視点で見ると期待通りの結果が得られなかった事例もあるでしょう。しかし、全体として、経済効果を生み出している技術も既に多く存在し、それにより技術は進歩し続けています。 現在のブームがブームとして終焉を迎えるのは考えにくく、技術進歩により、今後もより多くの価値を生み出していくでしょう。 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例について解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 板金・プレス・溶接加工業のAI＆ロボット活用！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 多品種少量生産の熟練技術・職人技術・人手の掛かる業務にAI＆ロボットを活用して自動化＆生産性UP！ このような方におすすめ 従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長様 多品種少量生産で一品特注品も多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 熟練技術・職人的な業務、属人化している工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる工程や手間・工数が掛かる工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 AI＆ロボットにこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 本セミナーで学べるポイント ・従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべきAI＆ロボットが分かる！ ～少人数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボットの導入法が分かります～ ・多品種少量生産でこそ活用すべきAI＆ロボットが分かる！ ～大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります～ ・熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります～ ・基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない...そんな社長の為のセミナーです～ ・自社でどんな工程・業務でAI＆ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない...そんな社長の為のセミナーです～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/07/14 (水) 13:00～15:00 2021/07/15 (木) 13:00～15:00 2021/07/20 (火) 13:00～15:00 2021/07/21 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 映画スターウォーズに登場するC3POや、アイアンマンに登場する人工知能ジャービスのような私たちが理想とするAIを、一般的には「強いAI」と言います。しかし、現在の世界に人間と同じように考えることができる強いAIはまだ存在していません。 現在は、知能の一部に特化した機能を実現する「弱いAI」に 絞った研究が世界中で行われています。この一連の研究は、これまで「ブーム」と「冬の時代」を何度か繰り返してきました。 【第一次AIブーム】 第一次AIブームは、コンピュータによる「推論」や「探索」の研究が進み、特定の問題に対して解を提示できるようになったことが要因で起こったブームです。このブームが始まった1950年代後半から1960年代までを推論・探索の時代といいます。 当時のAI技術は、迷路や数学の定理の証明問題などの簡単な問題は解けても、数式上で表しきれない複雑な問題は解けないレベルでした。ルールが決められた中で最適な答えを探すことができることは証明されたのですが、それ以上のことが見込めないため、経済効果もついてきませんでした。1970年代頃からは冬の時代を迎えることになります。 【第二次AIブーム】 第一次AIブームが去り、冬の時代が明けた1980年代頃、「コンピュータに知識を入れると賢くなる」という考え方を基にしたアプローチが全盛期を迎えました。この時代を、知識の時代と言います。データベースに専門知識を詰め込んだ「エキスパートシステム」と呼ばれるコンピュータが大量に生産されたことがきっかけに起こったブームが第二次AIブームです。 第一次ブームの時に比べると、知識量によって応用を効かせることができることを証明できたのですが、入れたい知識をどのように蓄積・管理するのかという点が課題となり、第二次AIブームも冷め、冬の時代へ突入しました。 【第三次AIブーム】 そして現在起きているのが第三次AIブームです。機械学習と呼ばれる、「AIが自身で学習する仕組み」が発表されたことがきっかけに第三次AIブームが始まっています。さらに、第三次AIブームは、これまでの第一次AIブーム・第二次AIブームとは異なり、現実社会においてAIにより大きな経済効果を生み出している特徴があります。 これまでを振り返ると、第一次AIブームでは、条件の有限な問題でなければ解を得られないというフレーム問題が障壁となり、実用化が進まなかったため経済効果に至りませんでした。同様に、第二次AIブームでも、知識の定式化の難しさや知識に基づくルールの矛盾などが障壁となり経済効果に至らなかった背景があります。この第三次AIブームでは、特に、画像認識分野や自然言語処理分野で発展が目覚ましく、既に画像認識分野では自動運転や顔認証、自然言語処理分野では機械翻訳、音声対話、売上需要予測などの多くのサービスが展開され、私たちの生活の中にも身近なものとなってきました。今後AIは単独の業界にとどまることなく、様々な業界でさらに価値を生み出し続けていくことも明確とも言えるでしょう。 これまでのブームは過度な期待からの反動で終焉を迎えています。現在のAI技術でも個別の視点で見ると期待通りの結果が得られなかった事例もあるでしょう。しかし、全体として、経済効果を生み出している技術も既に多く存在し、それにより技術は進歩し続けています。 現在のブームがブームとして終焉を迎えるのは考えにくく、技術進歩により、今後もより多くの価値を生み出していくでしょう。 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例について解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 板金・プレス・溶接加工業のAI＆ロボット活用！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 多品種少量生産の熟練技術・職人技術・人手の掛かる業務にAI＆ロボットを活用して自動化＆生産性UP！ このような方におすすめ 従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長様 多品種少量生産で一品特注品も多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 熟練技術・職人的な業務、属人化している工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる工程や手間・工数が掛かる工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 AI＆ロボットにこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 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現在、大手製造業ではリサーチ（PoC：実証実験）の段階にある企業が大半です。 一方、中堅・中小製造業においては、一部で既に工場におけるAIの導入・活用が始まっています。 中小企業を対象とした「ものづくり補助金」においても、「工場×AI」をテーマとした採択比率が年々増加傾向にあります。 製造業（特に中小製造業）においては、長い目で見れば見るほど経験者・熟練者不足が進行する（⇒経験者・熟練者不足は“確定された未来予測”である）と思われます。 「労働人口の減少」「働き方改革の推進」「職人の高齢化」「若手人材の採用難」等を背景として工場のAI活用事例が増えていくでしょう。 工場のAI活用の目的としては以下のような例があげれらます。 「既存業務の自動化・省力化・標準化」 「3K業務の自動化」 「熟練業務&属人業務の技術継承・若手育成」 「熟練者を単純作業から解放し、より付加価値の高い業務へ移行させる」 では、工場におけるAI活用テーマとしてどのようなテーマがあるのでしょうか？ 1.工場におけるAI活用のテーマ まずは工場の業務別・工程別にAI活用テーマを分類・整理することからスタートします。 「あれもこれも」ではなく、「営業情報AI化」「見積もり作成AI化」「設計・構想AI化」「生産計画作成AI化」「外観検査AI化」「原価管理AI化」「メンテナンスAI化」等のように、まずは業務別・工程別にAI活用テーマを分類・整理することが重要です。 工場のAI活用は大きく分けると以下７つのテーマに分けられます。 営業情報AI化 見積もり作成AI化 設計・構想AI化 生産計画作成AI化 外観検査AI化 原価管理AI化 メンテナンスAI化 では、以上のテーマを一つずつ課題とAI活用の方向性について見ていきましょう。 ・営業情報AI化 課題：営業スキルに個人差があり、営業活動が担当者ごとに属人化している 方向性：営業担当者とお客様との商談情報をデータベース化&AI解析し、営業力を向上させる（営業スキルの標準化） ・見積もり作成AI化 課題：見積もりノウハウが社内に蓄積されておらず、見積もり業務自体が一部の熟練者の過去の経験に依存している 方向性：熟練者の経験に依存している見積もり作成に、AIを導入して省力化&標準化を図る ・設計・構想AI化 課題：設計業務が一部の熟練者に依存しており、技術継承が難しい 方向性：加工プログラム設計・金型設計・冶具設計等のAI化を通じて、設計業務の標準化を図る ・生産計画作成AI化 課題：生産計画の作成に関して特定社員に依存しており、代わりとなる人材がいない 方向性：AIを活用し、一部の経験者にしかできない生産計画の作成を自動化・最適化する ・外観検査AI化 課題：付加価値を生みにくい外観検査に人手と手間がかかり、作業効率が上がらない 方向性：外観検査工程にAIを導入し、省力化と作業の効率化を図る ・原価管理AI化 課題：個別製品毎の原価管理・利益管理の体制が整っておらず、チェック機能が上手くはたらいていない 方向性：AIを活用し、個別製品毎の原価管理・利益管理の仕組みを整備する ・メンテナンスAI化 課題：修理・メンテナンスの効率が悪く、余計に工数がかかってしまう 方向性：製品の販売後に生じる修理・メンテナンスの情報をデータベース化&AI解析することで、営業・設計開発に活かす では次に、実際の工場におけるAI活用事例をみていきましょう。 2.工場のAI活用事例 事例① “顧客提案用のCAD図面”自動作図システムの導入 顧客との商談を経て、営業担当者から設計部へ「顧客提案用のCAD図面を作ってほしい」という要望が頻発。設計部は本業の設計業務に注力できないという状況に。全体として。受注に繋がらない案件も多く、失注したら設計担当者の工数がそのままマイナス（赤字）となっていた。 CADを使えない営業担当者でも顧客との商談中に必要情報を入力することで、その場で顧客提案用のCAD図面を自動作成できるAIシステムを導入。結果として、設計部の業務負担が激減。設計担当者は空いた時間で「より付加価値の高い詳細設計業務」に集中できるようになった。 事例② AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 一部のベテラン営業担当者と社長自ら見積もり業務に従事。見積もり算出に際して、取引先から共有された図面のうち約7～8割を書き直す必要があった。また、見積もり算出の参考として使用する過去の見積もりデータを探し出す作業に多くの時間を取られていた。 AIを活用し過去の類似案件を検索できるようにすることで、「従来かかっていた時間よりも短い時間で」かつ「より精度高く」見積もり作成が可能となった。また、一部のベテランに依存していた見積もり業務を、知識・経験の浅い社員でも問題なく実践できるようになった。 事例③ AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 多品種小ロット（リピートが少ない）案件について、過去の類似案件から生産時間を割り出し、工程を作成する必要があったが、「過去図面の検索に多くの時間と労力がかかる」「図面を探してから、過去の製作情報を探す」「工程作成が属人化している」等の課題があった。 AIを活用することで、新規受注案件と類似した過去3D-CADから、過去の加工情報・見積もり価格を検索できるようにした。その結果、「営業サイドの見積もりの効率化」「生産計画担当の非属人化・効率化」の推進に成功。 事例④ AIを活用し、熟練者に依存していた生産計画作成を自動化 生産計画は複雑で難解になっており、生産計画作成には多面的な知識と豊富な経験が必要であった。その生産計画の作成は一握りのスタッフの“勘と経験”に依存（属人化）しており、そのスタッフの工数は相当多く、過度な業務負荷がかかっていた。 設備によってできる加工が異なり、生産順や納期等の条件から総合的に判断する必要のある生産計画作成工程にAIを活用。複数の生産計画パターンをシミュレーション＆比較し、その時々に応じて最適な生産計画表を自動で出力。熟練者の工数減と業務の脱属人化を実現。 3.おわりに 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例についてより詳しく解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 板金・プレス・溶接加工業のAI＆ロボット活用！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 多品種少量生産の熟練技術・職人技術・人手の掛かる業務にAI＆ロボットを活用して自動化＆生産性UP！ このような方におすすめ 従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長様 多品種少量生産で一品特注品も多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 熟練技術・職人的な業務、属人化している工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる工程や手間・工数が掛かる工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 AI＆ロボットにこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 本セミナーで学べるポイント ・従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべきAI＆ロボットが分かる！ ～少人数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボットの導入法が分かります～ ・多品種少量生産でこそ活用すべきAI＆ロボットが分かる！ ～大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります～ ・熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります～ ・基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない...そんな社長の為のセミナーです～ ・自社でどんな工程・業務でAI＆ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない...そんな社長の為のセミナーです～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/07/14 (水) 13:00～15:00 2021/07/15 (木) 13:00～15:00 2021/07/20 (火) 13:00～15:00 2021/07/21 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 現在、大手製造業ではリサーチ（PoC：実証実験）の段階にある企業が大半です。 一方、中堅・中小製造業においては、一部で既に工場におけるAIの導入・活用が始まっています。 中小企業を対象とした「ものづくり補助金」においても、「工場×AI」をテーマとした採択比率が年々増加傾向にあります。 製造業（特に中小製造業）においては、長い目で見れば見るほど経験者・熟練者不足が進行する（⇒経験者・熟練者不足は“確定された未来予測”である）と思われます。 「労働人口の減少」「働き方改革の推進」「職人の高齢化」「若手人材の採用難」等を背景として工場のAI活用事例が増えていくでしょう。 工場のAI活用の目的としては以下のような例があげれらます。 「既存業務の自動化・省力化・標準化」 「3K業務の自動化」 「熟練業務&属人業務の技術継承・若手育成」 「熟練者を単純作業から解放し、より付加価値の高い業務へ移行させる」 では、工場におけるAI活用テーマとしてどのようなテーマがあるのでしょうか？ 1.工場におけるAI活用のテーマ まずは工場の業務別・工程別にAI活用テーマを分類・整理することからスタートします。 「あれもこれも」ではなく、「営業情報AI化」「見積もり作成AI化」「設計・構想AI化」「生産計画作成AI化」「外観検査AI化」「原価管理AI化」「メンテナンスAI化」等のように、まずは業務別・工程別にAI活用テーマを分類・整理することが重要です。 工場のAI活用は大きく分けると以下７つのテーマに分けられます。 営業情報AI化 見積もり作成AI化 設計・構想AI化 生産計画作成AI化 外観検査AI化 原価管理AI化 メンテナンスAI化 では、以上のテーマを一つずつ課題とAI活用の方向性について見ていきましょう。 ・営業情報AI化 課題：営業スキルに個人差があり、営業活動が担当者ごとに属人化している 方向性：営業担当者とお客様との商談情報をデータベース化&AI解析し、営業力を向上させる（営業スキルの標準化） ・見積もり作成AI化 課題：見積もりノウハウが社内に蓄積されておらず、見積もり業務自体が一部の熟練者の過去の経験に依存している 方向性：熟練者の経験に依存している見積もり作成に、AIを導入して省力化&標準化を図る ・設計・構想AI化 課題：設計業務が一部の熟練者に依存しており、技術継承が難しい 方向性：加工プログラム設計・金型設計・冶具設計等のAI化を通じて、設計業務の標準化を図る ・生産計画作成AI化 課題：生産計画の作成に関して特定社員に依存しており、代わりとなる人材がいない 方向性：AIを活用し、一部の経験者にしかできない生産計画の作成を自動化・最適化する ・外観検査AI化 課題：付加価値を生みにくい外観検査に人手と手間がかかり、作業効率が上がらない 方向性：外観検査工程にAIを導入し、省力化と作業の効率化を図る ・原価管理AI化 課題：個別製品毎の原価管理・利益管理の体制が整っておらず、チェック機能が上手くはたらいていない 方向性：AIを活用し、個別製品毎の原価管理・利益管理の仕組みを整備する ・メンテナンスAI化 課題：修理・メンテナンスの効率が悪く、余計に工数がかかってしまう 方向性：製品の販売後に生じる修理・メンテナンスの情報をデータベース化&AI解析することで、営業・設計開発に活かす では次に、実際の工場におけるAI活用事例をみていきましょう。 2.工場のAI活用事例 事例① “顧客提案用のCAD図面”自動作図システムの導入 顧客との商談を経て、営業担当者から設計部へ「顧客提案用のCAD図面を作ってほしい」という要望が頻発。設計部は本業の設計業務に注力できないという状況に。全体として。受注に繋がらない案件も多く、失注したら設計担当者の工数がそのままマイナス（赤字）となっていた。 CADを使えない営業担当者でも顧客との商談中に必要情報を入力することで、その場で顧客提案用のCAD図面を自動作成できるAIシステムを導入。結果として、設計部の業務負担が激減。設計担当者は空いた時間で「より付加価値の高い詳細設計業務」に集中できるようになった。 事例② AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 一部のベテラン営業担当者と社長自ら見積もり業務に従事。見積もり算出に際して、取引先から共有された図面のうち約7～8割を書き直す必要があった。また、見積もり算出の参考として使用する過去の見積もりデータを探し出す作業に多くの時間を取られていた。 AIを活用し過去の類似案件を検索できるようにすることで、「従来かかっていた時間よりも短い時間で」かつ「より精度高く」見積もり作成が可能となった。また、一部のベテランに依存していた見積もり業務を、知識・経験の浅い社員でも問題なく実践できるようになった。 事例③ AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 多品種小ロット（リピートが少ない）案件について、過去の類似案件から生産時間を割り出し、工程を作成する必要があったが、「過去図面の検索に多くの時間と労力がかかる」「図面を探してから、過去の製作情報を探す」「工程作成が属人化している」等の課題があった。 AIを活用することで、新規受注案件と類似した過去3D-CADから、過去の加工情報・見積もり価格を検索できるようにした。その結果、「営業サイドの見積もりの効率化」「生産計画担当の非属人化・効率化」の推進に成功。 事例④ AIを活用し、熟練者に依存していた生産計画作成を自動化 生産計画は複雑で難解になっており、生産計画作成には多面的な知識と豊富な経験が必要であった。その生産計画の作成は一握りのスタッフの“勘と経験”に依存（属人化）しており、そのスタッフの工数は相当多く、過度な業務負荷がかかっていた。 設備によってできる加工が異なり、生産順や納期等の条件から総合的に判断する必要のある生産計画作成工程にAIを活用。複数の生産計画パターンをシミュレーション＆比較し、その時々に応じて最適な生産計画表を自動で出力。熟練者の工数減と業務の脱属人化を実現。 3.おわりに 以下のダウンロードレポートでは、工場のAI活用事例についてより詳しく解説しています。 下記のバナーからダウンロード頂き工場のAI活用にお役立て下さい。   https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-dl.html ■オンラインセミナー開催のお知らせ 板金・プレス・溶接加工業のAI＆ロボット活用！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 多品種少量生産の熟練技術・職人技術・人手の掛かる業務にAI＆ロボットを活用して自動化＆生産性UP！ このような方におすすめ 従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長様 多品種少量生産で一品特注品も多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 熟練技術・職人的な業務、属人化している工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる工程や手間・工数が掛かる工程が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 AI＆ロボットにこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 本セミナーで学べるポイント ・従業員100名以下の板金・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべきAI＆ロボットが分かる！ ～少人数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボットの導入法が分かります～ ・多品種少量生産でこそ活用すべきAI＆ロボットが分かる！ ～大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります～ ・熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります～ ・基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない...そんな社長の為のセミナーです～ ・自社でどんな工程・業務でAI＆ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない...そんな社長の為のセミナーです～ 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/07/14 (水) 13:00～15:00 2021/07/15 (木) 13:00～15:00 2021/07/20 (火) 13:00～15:00 2021/07/21 (水) 13:00～15:00 詳細、お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でAI活用について診断致します！ AI活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ データドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化している・・・ 生産管理に工数がかかっている・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社の導入事例の詳細について聞きたい AI活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html

▼無料ダウンロードはこちらをクリック 今回は、国内の製造業の企業様で導入が進んできている 「AIを活用した生産計画作成システム」についてご紹介いたします。 1.AI生産計画作成システムとは？ AI (人工知能)を活用した生産計画作成システムとは、製造業における生産計画作成工程の「自動化・標準化・最適化・業務効率化」の実現を目的としたシステムです。 従来の生産計画作成工程が1から10まであるとした場合、そのすべてを人が属人的に対応していた点にAIの技術を用いることによって、大きく以下の3つのメリットを享受することができます。 ①従来はすべて従業員が担当していた生産計画作成工程をAIで8割程度自動化できるようになる。 （⇒生産計画作成の自動化） ②現状、一部の従業員の勘や経験に依存している生産計画作成工程について、熟練者だけでなく、生産計画作成の知識や経験の浅い従業員でも対応できるようになる。 （⇒生産計画作成の標準化） ③AIを活用した生産計画作成システムの導入を通じて、目の前の状況や条件に合わせた、最適な生産計画案（生産計画表）を作成できるようになる。 （⇒生産計画作成の最適化） 2.AI生産計画作成システム導入事例 以下、従業員数約60名の製造業における「AIを活用した生産計画作成システム」の導入事例についてご紹介いたします。 ＜Before（導入前の状態と主な課題）＞ 生産計画（工程計画）の立案は複雑で難解になっており、生産計画作成には多面的な知識と豊富な経験が必要であった。 その生産計画の作成は一握りのスタッフの“勘と経験”に依存しており、そのスタッフの工数は相当多く、過度な業務負荷がかかっていた。 良く言えば、名人芸を持った優秀なスタッフだが、悪く言えば、生産計画作成ノウハウが「ブラックボックス化」してしまい、社長はそのスタッフの判断と考え方を信用するしかなかった。 ＜After（AIを活用し、熟練者に依存していた生産計画作成を自動化）＞ この場合どのように対応するかといいますと、まずはこの企業様が扱っていた「各製品の大量の加工手順・工数データ」を生産計画作成AIシステムの中に入れ込み、AIに学習させます。 併せて、実際に使用する設備のスペックデータもインプットします。 ただ、同じ設備を使っても、担当者によって設備の稼働時間や実際の製品の加工時間が異なる場合もあるため、「製品の加工手順・工数データ」や「設備のスペックデータ」と併せて現場担当者のスキルデータもシステムの中に予めインプットしておきます。 加えて、「納期」や「ロット」などに関する情報もシステムに事前に入れ込んでおきます。 以上を踏まえた上で、それぞれのデータを連携しながらAIを活用し、複数の生産計画（工程計画）作成パターンをシミュレーション＆比較していきます。 その結果として、予めシステムにインプットしておいた各種データをもとに、例えば2週間先に製品の納期が設定されている場合に、その納期に合わせて最適な生産計画（工程計画）のパターンを出力してくれます。 ただ、この場合において大事なのは、品質100％の「ベスト」な生産計画をAIが作るということではなく、あくまでも品質80％程度の精度の「ベター」な生産計画を、ヒトの経験や勘に頼らず自動で作成してくれるということです。ここが重要なポイントになります。 8割方はAIが自動で作成し、残り約2割のちょっとした手直しについては、ヒトが担当するということになります。 これまでは1から10まですべてを一部の熟練者が担当していましたが、そのうち約8割はAIを活用して自動化でき、ヒトの手がかかるのは残りの約2割で済むようになる。 このような仕組みの中で、納期に合わせて自動でAIが最適な生産計画を作成してくれます。 3.より詳しく知りたくなった方へ 以上、ここまで「AIを活用した生産計画作成システムとは？」というテーマについてお伝えさせていただきました。 中堅・中小製造業におけるAI導入に関する考え方や、具体的な事例をもっと知りたい方は、是非以下の「無料オンライン相談」をご活用ください。 ご相談内容に応じて最適なコンサルタントを選定し、対応させていただきます。 ▼無料オンライン相談のお申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ▼無料ダウンロードはこちらをクリック   [sc name="ai-digital"][/sc] ▼無料ダウンロードはこちらをクリック 今回は、国内の製造業の企業様で導入が進んできている 「AIを活用した生産計画作成システム」についてご紹介いたします。 1.AI生産計画作成システムとは？ AI (人工知能)を活用した生産計画作成システムとは、製造業における生産計画作成工程の「自動化・標準化・最適化・業務効率化」の実現を目的としたシステムです。 従来の生産計画作成工程が1から10まであるとした場合、そのすべてを人が属人的に対応していた点にAIの技術を用いることによって、大きく以下の3つのメリットを享受することができます。 ①従来はすべて従業員が担当していた生産計画作成工程をAIで8割程度自動化できるようになる。 （⇒生産計画作成の自動化） ②現状、一部の従業員の勘や経験に依存している生産計画作成工程について、熟練者だけでなく、生産計画作成の知識や経験の浅い従業員でも対応できるようになる。 （⇒生産計画作成の標準化） ③AIを活用した生産計画作成システムの導入を通じて、目の前の状況や条件に合わせた、最適な生産計画案（生産計画表）を作成できるようになる。 （⇒生産計画作成の最適化） 2.AI生産計画作成システム導入事例 以下、従業員数約60名の製造業における「AIを活用した生産計画作成システム」の導入事例についてご紹介いたします。 ＜Before（導入前の状態と主な課題）＞ 生産計画（工程計画）の立案は複雑で難解になっており、生産計画作成には多面的な知識と豊富な経験が必要であった。 その生産計画の作成は一握りのスタッフの“勘と経験”に依存しており、そのスタッフの工数は相当多く、過度な業務負荷がかかっていた。 良く言えば、名人芸を持った優秀なスタッフだが、悪く言えば、生産計画作成ノウハウが「ブラックボックス化」してしまい、社長はそのスタッフの判断と考え方を信用するしかなかった。 ＜After（AIを活用し、熟練者に依存していた生産計画作成を自動化）＞ この場合どのように対応するかといいますと、まずはこの企業様が扱っていた「各製品の大量の加工手順・工数データ」を生産計画作成AIシステムの中に入れ込み、AIに学習させます。 併せて、実際に使用する設備のスペックデータもインプットします。 ただ、同じ設備を使っても、担当者によって設備の稼働時間や実際の製品の加工時間が異なる場合もあるため、「製品の加工手順・工数データ」や「設備のスペックデータ」と併せて現場担当者のスキルデータもシステムの中に予めインプットしておきます。 加えて、「納期」や「ロット」などに関する情報もシステムに事前に入れ込んでおきます。 以上を踏まえた上で、それぞれのデータを連携しながらAIを活用し、複数の生産計画（工程計画）作成パターンをシミュレーション＆比較していきます。 その結果として、予めシステムにインプットしておいた各種データをもとに、例えば2週間先に製品の納期が設定されている場合に、その納期に合わせて最適な生産計画（工程計画）のパターンを出力してくれます。 ただ、この場合において大事なのは、品質100％の「ベスト」な生産計画をAIが作るということではなく、あくまでも品質80％程度の精度の「ベター」な生産計画を、ヒトの経験や勘に頼らず自動で作成してくれるということです。ここが重要なポイントになります。 8割方はAIが自動で作成し、残り約2割のちょっとした手直しについては、ヒトが担当するということになります。 これまでは1から10まですべてを一部の熟練者が担当していましたが、そのうち約8割はAIを活用して自動化でき、ヒトの手がかかるのは残りの約2割で済むようになる。 このような仕組みの中で、納期に合わせて自動でAIが最適な生産計画を作成してくれます。 3.より詳しく知りたくなった方へ 以上、ここまで「AIを活用した生産計画作成システムとは？」というテーマについてお伝えさせていただきました。 中堅・中小製造業におけるAI導入に関する考え方や、具体的な事例をもっと知りたい方は、是非以下の「無料オンライン相談」をご活用ください。 ご相談内容に応じて最適なコンサルタントを選定し、対応させていただきます。 ▼無料オンライン相談のお申し込みはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html ▼無料ダウンロードはこちらをクリック   [sc name="ai-digital"][/sc]

今回は、“製造業のDXにおけるAIの役割”～AIの現在地/AIは何が出来るのか？～と題して、製造業におけるAIの基本、AIの活用方法を解説しております。 ダウンロードレポートでは本コラムの内容をより詳しく解説しています。 是非、ダウンロードして頂き貴社の経営にお役立て下さい。     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210506_01/ 1.世界、日本におけるAIの動向 まずは、世界のAIの動向について、データでAIの現在地を確認していきます。 近年AIは中国・アメリカが激しい競争を繰り広げています。 中国の各産業におけるAIの活用状況は85％、アメリカは51％となっています。 （総務省（2018）「企業の人工知能（AI）の導入状況に関する各国調査」） 日本においてはその割合が39％と低く、日本は米中に大きく遅れをとっているのが現状です。 一方でこのような状況に日本は何もしていないわけではなく、日本の取り組みを紹介します。 日本では2017年に民間において日本ディープラーニング協会が設立され、AIエンジニアやビジネスパーソンの育成を行っています。 AI検定で知られているG検定やE検定は日本ディープラーニング協会が主催しています。ビジネスパーソン向けのG検定は3万人以上の合格者が生まれています。 また、民間に遅れて2019年に政府でもAI戦略を発表し、研究への支援やAI教育に、注力し始めています。 そのかいあってか、つい最近ですがAI分野の有力な国際学会で日本の論文が最高位に相次いで選ばれたというニュースがありました。 量ではまだまだ米中には及びませんが、質では追い付いたかもしれない？といったのが日本の今のAIの状況となります。 国内のAI市場予測「富士キメラ総研「2019人工知能ビジネス総調査」から、2018年は5031億円、2030年予想2兆1286億円と４倍に市場が広がる予測となっています。 この調査はコロナ以前の調査ですが、それでも４倍予測となっています。 コロナ禍で、AI分野の時計は大きく進んでいるといわれていますので、もしかしたらもっと市場が広がるかもしれません。 国内のAIの活用動向は、 「すでに導入しているが」４．２％ 「実証実験（POC）をしている・検討している」を含めると全体の２７％　 となります。（AI白書2020） 業種別の導入状況を見ると、金融業が一番早くて、「導入している」「検討している」など何かしらしている割合が５割、製造業だと同じ項目で２割という状況です。 2.AIは何が出来るのか？ では次に、AIで何が出来るかについてお話していきます。 AIの分野ではよく「強いAI」「弱いAI」という言い方をします。 「強いAI」は意識を持ち総合的な判断をできるAIのことを指します。これは現段階でこの世には存在しない技術です。 今の世の中にあるのは「弱いAI」特化型AIとも呼ばれています。一定の領域のみの業務に特化したAIです。 この分野は「機械学習」や「ディープラーニング」と呼ばれる技術で発展してきました。 AIは基本的に大量のデータを学習させることで力を発揮します。学習の仕方で大きく２つに分かれています。 機械学習はディープラーニングの一部ですが、それぞれに違いについて説明すると、 機械学習は人間が特徴を定義するのに対して、ディープラーニングはコンピューター自身が学習データから特徴を抽出していきます。それぞれにメリットデメリットありますが、ディープラーニングにおいては導き出された結果までがブラックボックスになってしまうという特徴があります。したがって、AIを活用する際は、それぞれの特徴とよく理解した上で活用していくと良いでしょう。 ではこのような技術を用いてAIは何が出来るのでしょうか？ 今のAIが出来ることは、 「分類すること」、「判断すること」、「予測すること」の３つです。 この「分類」「判断」についていうと 「過去の経験から、物事を分類して判断する」 このような考えは、まさに「べテランや熟練作業者」範疇です。 AIは未来予測をする予測ツールとしてイメージされがちですが、実はベテランや熟練作業者の作業を代替ができる可能性を秘めているのです。 次に、DXとAIの関係性について整理します。 DXでは、「データの積極活用」が最も重要とされています。データを利活用することで人的コストを始めて削減することができます。 データを蓄積することも重要ですが、データを蓄積しているだけでは何も意味はありません。 では、蓄積するデータは何でしょうか？ それは、「会社の知」です。他のどのデータでもありません。 どこかのデータを活用するわけではありません。まず、社内で「会社の知」を整理することが「始めの一歩」となります。 次に、このデータをどのように活用するかが重要になります。それを助けてくれるのがAI技術です。 AIでデータ学習（会社の知）や複雑な業務でもルール化することで、高度な判断・予測をすることができます。 AIにより、誰でも同じような結論が導き出されて、ベテラン担当者は属人化していた作業から解放されます。 「会社の知」を活かすことで、会社全体の質が向上することが期待されます。 実際に、導入している企業では収集された膨大なデータを活用し、AIを用いることで、競争優位性を確立しています。 また、別のツールでRPAというものがあります。AIとRPAに違いについて少し説明します。 RPAは「決められた単純な業務の繰り返し」なら代替することができます。AIで出来ること、RPAで出来ることをわけながら考えると課題は整理されていきます。RPAで難しいことをやらせてもいけませんし、AIで簡単なことをやらせてもいけません。 最後にデータ利用を語る上で重要なのがBI（ビジネスインテリジェンス）ツールです。 BIツールとは、蓄積データを簡単に分析・見える化して、経営や業務に役立てるソフトウェアのことを指します。従来、データはExcelで整理、グラフ化することが一般的でしたが、手間の多さが業務負担となっていました。データが増えると可視化の容易さも必要なアイテムとなってきます。 データは可視化しないと意味がありません。簡単に可視化できるツールはかかせないものになります。 3.おわりに ダウンロードレポートでは本コラムの内容をより詳しく解説しています。 是非、ダウンロードして頂き貴社の経営にお役立て下さい。     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210506_01/ ■執筆 株式会社 船井総合研究所 飯塚 佳史 宇都宮大学大学院エネルギー環境科学専攻を卒業後、トッパン・フォームズ株式会社に入社。開発部門や生産技術部門を経験し、工場における設備・システムの導入および現場改善に従事。 現職においては全国各地の中堅・中小製造業を対象にAIやIoTを活用したシステムや管理システムなどについて課題抽出～要件定義～導入～運用フォローまでを行っている。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ 機械加工業の為の初めてのAI＆ロボット活用！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ マシニングセンタ・NC旋盤・複合加工機等を保有している企業向け 多品種少量生産の熟練技術・職人技術・人手の掛かる業務にAI＆ロボットを活用して自動化＆生産性UP！ このような方におすすめ！ 従業員100名以下で マシニングセンタ・NC旋盤等を保有する機械加工業の社長様 多品種少量生産で一品特注品も多い機械加工業の社長様 熟練技術・職人的な業務、属人化している工程が多い機械加工業の社長様 人手の掛かる工程や手間・工数が掛かる工程が多い機械加工業の社長様 AI＆ロボットにこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 本セミナーで学べるポイント！ 従業員100名以下の機械加工業の社長が知っておくべきAI＆ロボットが分かる！ 少数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボット活用術が分かります マシニングセンタ・NC旋盤等を保有していて多品種少量生産で活用できるAI＆ロボットが分かる！ 大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります 熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ 一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります 基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ 多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです 自社でどんな工程・業務でAI&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ 理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/06/16 (水) 13:00～15:00 2021/06/22 (火) 13:00～15:00 2021/06/23 (水) 13:00～15:00 2021/06/29 (火) 13:00～15:00 お申し込みはこちらから→ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でDX活用について診断致します！ ＡＩ活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ ＡＩを活用したデータドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化しているのでＡＩを活用して改善したい・・・ 生産管理に工数がかかっているのでＡＩを活用した生産管理システムを導入したい・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社のＡＩ導入事例の詳細について聞きたい ＡＩ活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 今回は、“製造業のDXにおけるAIの役割”～AIの現在地/AIは何が出来るのか？～と題して、製造業におけるAIの基本、AIの活用方法を解説しております。 ダウンロードレポートでは本コラムの内容をより詳しく解説しています。 是非、ダウンロードして頂き貴社の経営にお役立て下さい。     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210506_01/ 1.世界、日本におけるAIの動向 まずは、世界のAIの動向について、データでAIの現在地を確認していきます。 近年AIは中国・アメリカが激しい競争を繰り広げています。 中国の各産業におけるAIの活用状況は85％、アメリカは51％となっています。 （総務省（2018）「企業の人工知能（AI）の導入状況に関する各国調査」） 日本においてはその割合が39％と低く、日本は米中に大きく遅れをとっているのが現状です。 一方でこのような状況に日本は何もしていないわけではなく、日本の取り組みを紹介します。 日本では2017年に民間において日本ディープラーニング協会が設立され、AIエンジニアやビジネスパーソンの育成を行っています。 AI検定で知られているG検定やE検定は日本ディープラーニング協会が主催しています。ビジネスパーソン向けのG検定は3万人以上の合格者が生まれています。 また、民間に遅れて2019年に政府でもAI戦略を発表し、研究への支援やAI教育に、注力し始めています。 そのかいあってか、つい最近ですがAI分野の有力な国際学会で日本の論文が最高位に相次いで選ばれたというニュースがありました。 量ではまだまだ米中には及びませんが、質では追い付いたかもしれない？といったのが日本の今のAIの状況となります。 国内のAI市場予測「富士キメラ総研「2019人工知能ビジネス総調査」から、2018年は5031億円、2030年予想2兆1286億円と４倍に市場が広がる予測となっています。 この調査はコロナ以前の調査ですが、それでも４倍予測となっています。 コロナ禍で、AI分野の時計は大きく進んでいるといわれていますので、もしかしたらもっと市場が広がるかもしれません。 国内のAIの活用動向は、 「すでに導入しているが」４．２％ 「実証実験（POC）をしている・検討している」を含めると全体の２７％　 となります。（AI白書2020） 業種別の導入状況を見ると、金融業が一番早くて、「導入している」「検討している」など何かしらしている割合が５割、製造業だと同じ項目で２割という状況です。 2.AIは何が出来るのか？ では次に、AIで何が出来るかについてお話していきます。 AIの分野ではよく「強いAI」「弱いAI」という言い方をします。 「強いAI」は意識を持ち総合的な判断をできるAIのことを指します。これは現段階でこの世には存在しない技術です。 今の世の中にあるのは「弱いAI」特化型AIとも呼ばれています。一定の領域のみの業務に特化したAIです。 この分野は「機械学習」や「ディープラーニング」と呼ばれる技術で発展してきました。 AIは基本的に大量のデータを学習させることで力を発揮します。学習の仕方で大きく２つに分かれています。 機械学習はディープラーニングの一部ですが、それぞれに違いについて説明すると、 機械学習は人間が特徴を定義するのに対して、ディープラーニングはコンピューター自身が学習データから特徴を抽出していきます。それぞれにメリットデメリットありますが、ディープラーニングにおいては導き出された結果までがブラックボックスになってしまうという特徴があります。したがって、AIを活用する際は、それぞれの特徴とよく理解した上で活用していくと良いでしょう。 ではこのような技術を用いてAIは何が出来るのでしょうか？ 今のAIが出来ることは、 「分類すること」、「判断すること」、「予測すること」の３つです。 この「分類」「判断」についていうと 「過去の経験から、物事を分類して判断する」 このような考えは、まさに「べテランや熟練作業者」範疇です。 AIは未来予測をする予測ツールとしてイメージされがちですが、実はベテランや熟練作業者の作業を代替ができる可能性を秘めているのです。 次に、DXとAIの関係性について整理します。 DXでは、「データの積極活用」が最も重要とされています。データを利活用することで人的コストを始めて削減することができます。 データを蓄積することも重要ですが、データを蓄積しているだけでは何も意味はありません。 では、蓄積するデータは何でしょうか？ それは、「会社の知」です。他のどのデータでもありません。 どこかのデータを活用するわけではありません。まず、社内で「会社の知」を整理することが「始めの一歩」となります。 次に、このデータをどのように活用するかが重要になります。それを助けてくれるのがAI技術です。 AIでデータ学習（会社の知）や複雑な業務でもルール化することで、高度な判断・予測をすることができます。 AIにより、誰でも同じような結論が導き出されて、ベテラン担当者は属人化していた作業から解放されます。 「会社の知」を活かすことで、会社全体の質が向上することが期待されます。 実際に、導入している企業では収集された膨大なデータを活用し、AIを用いることで、競争優位性を確立しています。 また、別のツールでRPAというものがあります。AIとRPAに違いについて少し説明します。 RPAは「決められた単純な業務の繰り返し」なら代替することができます。AIで出来ること、RPAで出来ることをわけながら考えると課題は整理されていきます。RPAで難しいことをやらせてもいけませんし、AIで簡単なことをやらせてもいけません。 最後にデータ利用を語る上で重要なのがBI（ビジネスインテリジェンス）ツールです。 BIツールとは、蓄積データを簡単に分析・見える化して、経営や業務に役立てるソフトウェアのことを指します。従来、データはExcelで整理、グラフ化することが一般的でしたが、手間の多さが業務負担となっていました。データが増えると可視化の容易さも必要なアイテムとなってきます。 データは可視化しないと意味がありません。簡単に可視化できるツールはかかせないものになります。 3.おわりに ダウンロードレポートでは本コラムの内容をより詳しく解説しています。 是非、ダウンロードして頂き貴社の経営にお役立て下さい。     https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210506_01/ ■執筆 株式会社 船井総合研究所 飯塚 佳史 宇都宮大学大学院エネルギー環境科学専攻を卒業後、トッパン・フォームズ株式会社に入社。開発部門や生産技術部門を経験し、工場における設備・システムの導入および現場改善に従事。 現職においては全国各地の中堅・中小製造業を対象にAIやIoTを活用したシステムや管理システムなどについて課題抽出～要件定義～導入～運用フォローまでを行っている。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ 機械加工業の為の初めてのAI＆ロボット活用！社長セミナー https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ マシニングセンタ・NC旋盤・複合加工機等を保有している企業向け 多品種少量生産の熟練技術・職人技術・人手の掛かる業務にAI＆ロボットを活用して自動化＆生産性UP！ このような方におすすめ！ 従業員100名以下で マシニングセンタ・NC旋盤等を保有する機械加工業の社長様 多品種少量生産で一品特注品も多い機械加工業の社長様 熟練技術・職人的な業務、属人化している工程が多い機械加工業の社長様 人手の掛かる工程や手間・工数が掛かる工程が多い機械加工業の社長様 AI＆ロボットにこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 本セミナーで学べるポイント！ 従業員100名以下の機械加工業の社長が知っておくべきAI＆ロボットが分かる！ 少数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボット活用術が分かります マシニングセンタ・NC旋盤等を保有していて多品種少量生産で活用できるAI＆ロボットが分かる！ 大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります 熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット導入する方法が分かる！ 一部の熟練者・職人に依存している業務にAI＆ロボットを活用する方法が分かります 基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ 多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです 自社でどんな工程・業務でAI&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ 理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります 日時・会場 〈お申し込み期限につきまして〉開催日4日前までとなります。 〈複数開催の場合〉各回、同じ内容です。ご都合のよい日時をお選びください。 開催方式：オンライン（PCがあればどこでも受講可能） 2021/06/16 (水) 13:00～15:00 2021/06/22 (火) 13:00～15:00 2021/06/23 (水) 13:00～15:00 2021/06/29 (火) 13:00～15:00 お申し込みはこちらから→ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております 専門コンサルタントが無料でDX活用について診断致します！ ＡＩ活用したいが初めてでやり方が分からない・・・ ＡＩを活用したデータドリブン経営を実践したい・・・ 営業、見積もり業務が属人化しているのでＡＩを活用して改善したい・・・ 生産管理に工数がかかっているのでＡＩを活用した生産管理システムを導入したい・・・ 現場の進捗が見えない・・・ 他社のＡＩ導入事例の詳細について聞きたい ＡＩ活用について相談できる所が見つからない・・・ ↓↓お申し込みはこちらから↓↓ 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今回は、中堅・中小製造業経営者様向けの最新無料ダウンロードレポートについてご紹介いたします。 中堅・中小製造業経営者様向け「AIを活用した業務効率化」最新事例解説レポート ▼▼詳細は以下のボタンをクリック！（無料でレポートダウンロードできます）▼▼ 【レポートテーマ①】 AIを使って過去の類似案件を簡単検索！営業・生産計画立案の業務効率化！ ・概要 見積りや生産計画立案は過去と類似した依頼があると、過去情報を参照していますが、それには多くの手間が発生します。更に、過去情報を個人で持っていて共有されていないケースが多く、無駄な作業が発生しやすくなります。 そのような作業に対してどのようにAIを活用して業務効率化を図るのかレポートで解説しています。 【レポートテーマ②】 ベテラン社員の“勘”と“経験”に頼った生産計画立案体制からの脱却！ AIを活用し、生産計画立案を自動最適化・脱属人化！ ・概要 生産計画の立案はベテラン社員が「経験」、「勘」、「度胸」によって計画し属人化（職人化）している状態となっていることが多く見受けられます。 ベテラン社員が多大な工数をかけて行っている生産計画立案をAIを活用して脱属人化する具体的手法をレポートにて解説しております。 【レポートテーマ③】 中堅・中小製造業における“AI化の進め方”とは？ AI化の手順を1～16ステップに分けて徹底解説！ ・概要 「AIを使ってみたいが相談できる所が無い、、、」 「手作業の単純業務に工数がかかっている、、、」 「一部の社員に偏っている業務がありノウハウを継承できていない、、、」 「高付加価値な業務をより効率よく行い生産性を高めたい、、、」 「経験と勘を要する業務で属人化している、、、」 「分析を通じてもっと品質改善＆現場改善したい、、、」 「標準化・パッケージ化して誰でも出来るように継承したい、、、」 そのようなお悩みを解決するAI活用の手順を16ステップに分けて解説しています。 上記3テーマについて解説したレポートです。 無料でダウンロードできますので、是非お気軽にご覧ください！ ▼▼詳細は以下のボタンをクリック！（無料でレポートダウンロードできます）▼▼ ■【2021年3月開催】オンラインセミナー開催のご案内 「製造業・メーカーの為の初めてのAI活用！社長セミナー」 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ＜このような方におすすめ＞ 大手メーカーを除く中堅・中小メーカーの社長様 AIには興味はあるが、何から手を付ければ良いのか分からない社長様 自社のどんな業務にAI活用できるのか、自社で本当にAI導入できるのか分からない社長様 漠然とした理論・概論ではなく、実践的で現実的なAI手法を知りたい社長様 大手ではなく、中堅・中小の製造業・メーカーのAI取組事例を知りたい社長様 ▼オンラインセミナーの詳細・お申し込みは以下のURLから▼ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ いつも当メルマガ・コラムをご愛読いただきありがとうございます。 今回は、中堅・中小製造業経営者様向けの最新無料ダウンロードレポートについてご紹介いたします。 中堅・中小製造業経営者様向け「AIを活用した業務効率化」最新事例解説レポート ▼▼詳細は以下のボタンをクリック！（無料でレポートダウンロードできます）▼▼ 【レポートテーマ①】 AIを使って過去の類似案件を簡単検索！営業・生産計画立案の業務効率化！ ・概要 見積りや生産計画立案は過去と類似した依頼があると、過去情報を参照していますが、それには多くの手間が発生します。更に、過去情報を個人で持っていて共有されていないケースが多く、無駄な作業が発生しやすくなります。 そのような作業に対してどのようにAIを活用して業務効率化を図るのかレポートで解説しています。 【レポートテーマ②】 ベテラン社員の“勘”と“経験”に頼った生産計画立案体制からの脱却！ AIを活用し、生産計画立案を自動最適化・脱属人化！ ・概要 生産計画の立案はベテラン社員が「経験」、「勘」、「度胸」によって計画し属人化（職人化）している状態となっていることが多く見受けられます。 ベテラン社員が多大な工数をかけて行っている生産計画立案をAIを活用して脱属人化する具体的手法をレポートにて解説しております。 【レポートテーマ③】 中堅・中小製造業における“AI化の進め方”とは？ AI化の手順を1～16ステップに分けて徹底解説！ ・概要 「AIを使ってみたいが相談できる所が無い、、、」 「手作業の単純業務に工数がかかっている、、、」 「一部の社員に偏っている業務がありノウハウを継承できていない、、、」 「高付加価値な業務をより効率よく行い生産性を高めたい、、、」 「経験と勘を要する業務で属人化している、、、」 「分析を通じてもっと品質改善＆現場改善したい、、、」 「標準化・パッケージ化して誰でも出来るように継承したい、、、」 そのようなお悩みを解決するAI活用の手順を16ステップに分けて解説しています。 上記3テーマについて解説したレポートです。 無料でダウンロードできますので、是非お気軽にご覧ください！ ▼▼詳細は以下のボタンをクリック！（無料でレポートダウンロードできます）▼▼ ■【2021年3月開催】オンラインセミナー開催のご案内 「製造業・メーカーの為の初めてのAI活用！社長セミナー」 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ＜このような方におすすめ＞ 大手メーカーを除く中堅・中小メーカーの社長様 AIには興味はあるが、何から手を付ければ良いのか分からない社長様 自社のどんな業務にAI活用できるのか、自社で本当にAI導入できるのか分からない社長様 漠然とした理論・概論ではなく、実践的で現実的なAI手法を知りたい社長様 大手ではなく、中堅・中小の製造業・メーカーのAI取組事例を知りたい社長様 ▼オンラインセミナーの詳細・お申し込みは以下のURLから▼ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/

3週連続！「導入解説レポート」リリース企画！！ 第2週目の今回は、「初めての“AI画像検査”導入解説レポート」です！ コラムではレポートの中身を少しだけお話します。 詳しくは導入解説レポートをダウンロード！！ 1.中小製造業が抱える外観検査工程における悩みとは？ 製造業において外観検査は切っても切れない存在です。 生産した製品にキズや汚れなどがないかの確認は主に検査員が行います。 外観検査は「目視検査」を検査員が行い、それにより「人件費」がかさみます。当然ながら検査員が自分の目でキズや汚れなどがないかを確認しますが、人間ですからミスを犯すことはありますので、外観不良のある製品が後工程に流れてしまう可能性もゼロではありません。また、キズの基準が曖昧となり検査の質が安定しない可能性があります。検査員による目視検査は一定のリスクがあると言えるでしょう。 昨今では、生産コストを抑えなければならないにもかかわらず高い品質が要求されます。検査コストは製品の原価に直接加算されますので、検査をいかに効率的に行うかが重要となってきます。 そういった背景の中で注目されているのが外観検査の自動化であり、画像認識技術とAI（人工知能）を活用した画像検査システムです。 工場AI・ロボット.comではAI画像検査システムの構築に積極的に取り組んでいます！ 2. “AI画像検査”を導入するメリットとは？ AI画像検査を導入によるメリットは多々ありますが代表的なメリットを以下に示します。 ①検査員削減による人員コスト削減 ②熟練検査作業者でも起こりうる見落とし（不良品流出）の防止 ③属人化した検査業務の脱属人化（システム化） ④不良データの蓄積による生産品質の改善、向上 ⑤不良情報の即時フィードバックによる生産性向上（大量の不良発生やロットアウト防止） では実際にAI画像検査を導入する具体的手法とはどのようなものなのでしょうか？ 解説レポートでは導入の進め方について詳しく解説しています！ 3.工場AI・ロボット.comが行うAI画像検査の強み 通常、AIシステムや画像検査システムベンダーに外観検査システムを依頼する場合、光沢のあるワークや透明なワークは「お断り」を受けるパターンが多いのが現状です。 たとえ“AI画像検査”自体が上手くいったとしてもその画像検査システムを運用する自動化システムの構想設計が適切でないと思った通りの効果が出ない可能性もあります。 工場AI・ロボット.comでは「お断り」のワークはもちろん、工場全体を見て確実に効果が出る“AI画像検査”システムを構築致します。 4.おわりに 詳細は「初めての“AI画像検査”導入解説レポート」をダウンロード！！ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210212/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております。 専門コンサルタントが無料でロボット活用について診断致します！ ✓ロボットを導入したいが初めてでやり方が分からない・・・ ✓多品種少量生産の溶接ロボットを導入したい ✓旋盤工程のワーク供給にロボットを活用したい ✓人による目視検査を自動化したい ✓多品種少量生産の工場でも導入可能かどうかを知りたい ✓他社の導入事例の詳細について聞きたい ✓ロボットやAI活用について相談できる所が見つからない・・・ ご希望の場合は以下の問い合わせフォームより、「無料オンライン診断サービス希望」と明記の上お問い合わせ下さい！！ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 船井総研ではロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツやセミナーをご用意しております。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 製造業・メーカーの為の初めてのAI活用！社長セミナー ・「AIはまだ初心者」と感じているメーカー社長が知っておくべき初めてのAI導入法が分かる！ ～AIなんて全くわからない...そんな社長の為のセミナーです～ ・大手が行う大規模で夢物語のAIではなく、中堅・中小メーカーに適したAI手法が分かる！ ～大手メーカー様向けではなく、中堅・中小メーカー様向けです～ ・漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI手法が分かる！ ～理論・概論は一切なく、現場的・実践的な話を聞けます～ ・営業・設計・生産・メンテナンス・経営管理各部門において活用できるAIが分かる！ ～具体的にどの部門・業務でどんなAIが活用できるかが分かります～ ・中堅・中小メーカーの実際のAI取組事例を知ることができる！ ～大手ではなく、中堅・中小メーカーの実際の取組事例・実践事例を紹介します～ ↓↓↓セミナー詳細は下記からご覧ください↓↓↓ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 3週連続！「導入解説レポート」リリース企画！！ 第2週目の今回は、「初めての“AI画像検査”導入解説レポート」です！ コラムではレポートの中身を少しだけお話します。 詳しくは導入解説レポートをダウンロード！！ 1.中小製造業が抱える外観検査工程における悩みとは？ 製造業において外観検査は切っても切れない存在です。 生産した製品にキズや汚れなどがないかの確認は主に検査員が行います。 外観検査は「目視検査」を検査員が行い、それにより「人件費」がかさみます。当然ながら検査員が自分の目でキズや汚れなどがないかを確認しますが、人間ですからミスを犯すことはありますので、外観不良のある製品が後工程に流れてしまう可能性もゼロではありません。また、キズの基準が曖昧となり検査の質が安定しない可能性があります。検査員による目視検査は一定のリスクがあると言えるでしょう。 昨今では、生産コストを抑えなければならないにもかかわらず高い品質が要求されます。検査コストは製品の原価に直接加算されますので、検査をいかに効率的に行うかが重要となってきます。 そういった背景の中で注目されているのが外観検査の自動化であり、画像認識技術とAI（人工知能）を活用した画像検査システムです。 工場AI・ロボット.comではAI画像検査システムの構築に積極的に取り組んでいます！ 2. “AI画像検査”を導入するメリットとは？ AI画像検査を導入によるメリットは多々ありますが代表的なメリットを以下に示します。 ①検査員削減による人員コスト削減 ②熟練検査作業者でも起こりうる見落とし（不良品流出）の防止 ③属人化した検査業務の脱属人化（システム化） ④不良データの蓄積による生産品質の改善、向上 ⑤不良情報の即時フィードバックによる生産性向上（大量の不良発生やロットアウト防止） では実際にAI画像検査を導入する具体的手法とはどのようなものなのでしょうか？ 解説レポートでは導入の進め方について詳しく解説しています！ 3.工場AI・ロボット.comが行うAI画像検査の強み 通常、AIシステムや画像検査システムベンダーに外観検査システムを依頼する場合、光沢のあるワークや透明なワークは「お断り」を受けるパターンが多いのが現状です。 たとえ“AI画像検査”自体が上手くいったとしてもその画像検査システムを運用する自動化システムの構想設計が適切でないと思った通りの効果が出ない可能性もあります。 工場AI・ロボット.comでは「お断り」のワークはもちろん、工場全体を見て確実に効果が出る“AI画像検査”システムを構築致します。 4.おわりに 詳細は「初めての“AI画像検査”導入解説レポート」をダウンロード！！ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/210212/ ■工場AI・ロボット.comでは「無料オンライン診断サービス」を行っております。 専門コンサルタントが無料でロボット活用について診断致します！ ✓ロボットを導入したいが初めてでやり方が分からない・・・ ✓多品種少量生産の溶接ロボットを導入したい ✓旋盤工程のワーク供給にロボットを活用したい ✓人による目視検査を自動化したい ✓多品種少量生産の工場でも導入可能かどうかを知りたい ✓他社の導入事例の詳細について聞きたい ✓ロボットやAI活用について相談できる所が見つからない・・・ ご希望の場合は以下の問い合わせフォームより、「無料オンライン診断サービス希望」と明記の上お問い合わせ下さい！！ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/counsel.html 船井総研ではロボットやAIの導入に役立つダウンロードコンテンツやセミナーをご用意しております。 ■オンラインセミナー開催のお知らせ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 製造業・メーカーの為の初めてのAI活用！社長セミナー ・「AIはまだ初心者」と感じているメーカー社長が知っておくべき初めてのAI導入法が分かる！ ～AIなんて全くわからない...そんな社長の為のセミナーです～ ・大手が行う大規模で夢物語のAIではなく、中堅・中小メーカーに適したAI手法が分かる！ ～大手メーカー様向けではなく、中堅・中小メーカー様向けです～ ・漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI手法が分かる！ ～理論・概論は一切なく、現場的・実践的な話を聞けます～ ・営業・設計・生産・メンテナンス・経営管理各部門において活用できるAIが分かる！ ～具体的にどの部門・業務でどんなAIが活用できるかが分かります～ ・中堅・中小メーカーの実際のAI取組事例を知ることができる！ ～大手ではなく、中堅・中小メーカーの実際の取組事例・実践事例を紹介します～ ↓↓↓セミナー詳細は下記からご覧ください↓↓↓ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/

労働人口の減少（特に熟練者の不足）や職人の高齢化等の流れが進んでいく中、 「熟練技術の継承」というのは企業規模を問わず、工場経営における一大テーマかと存じます。 今回のコラムでは、「AIを活用した熟練技術の継承」というテーマに関して、 製造業での取り組み事例を2つご紹介いたします。 【事例①：AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進】 ＜Before＞ 一部のベテラン営業担当者と社長自ら見積もり業務に従事。 自社内での見積もり算出に際して、 取引先から共有された図面データを用いる必要があったが、 取引先から共有された図面データのうち半分以上はそのまま使うことができず、 後工程の業務を円滑に行うために自社内で図面データを書き直す必要があった。 また、見積もり算出の参考として使用する 過去の見積もりデータを探し出す作業に多くの時間を取られていた。 ＜After＞ AIを活用し過去の類似案件を検索できるようにすることで、 「従来かかっていた時間よりも短い時間で」 かつ「より精度高く」見積もり作成を行うことが可能となった。 また、一部のベテランに依存していた見積もり業務を、 知識・経験の浅い社員でも問題なく実践できるようになった。 （⇒業務の標準化&脱属人化を推進） ＜取り組みのポイント＞ ・業務の標準化を通じた若手社員の即戦力化 ・「社長やベテランじゃなくてもできる仕事」は、社長やベテラン以外の人間に任せる ・熟練者は空いた時間で、より高付加価値な業務に従事してもらう 【事例②：AIを活用した外観検査体制の構築】 ＜Before＞ 多品種小ロット案件の最終検査（傷の有無の確認）を目視で実施していたが、 「作業者の感覚に頼るところが多い」 「証拠が取れていないケースが多く、トレーサビリティ不可となる（責任問題への発展に関する懸念）」 等の課題を抱えていた。 ＜After＞ AIを活用し、打痕・傷の特徴やOK・NGレベルを 教師データとして事前に学習させることで、外観検査システムを開発。 様々なパターン傷を学習させていくことで精度が向上。 検査担当者が検査工程に従事する時間を短縮させることができた。 ＜取り組みのポイント＞ ・ヒトが付加価値を生まない作業（＝検査工程）をAIで代替 ・熟練技術をAI自体に継承する 以上、AIを活用した熟練技術の継承に関する事例についてご紹介いたしました。 今回ご紹介した事例の他にも、 AIやデジタル技術を活用した「工場のAI・デジタル化」に関する事例を 以下のレポート内でご紹介しております。 中堅・中小製造業 経営者様向け　“工場のAI・デジタル化”最新事例解説レポート 上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます。 ご興味のある方は、是非チェックしてみてください。 ▼事例レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/201208/ いつも当メルマガ・コラムをご愛読いただきありがとうございます。 労働人口の減少（特に熟練者の不足）や職人の高齢化等の流れが進んでいく中、 「熟練技術の継承」というのは企業規模を問わず、工場経営における一大テーマかと存じます。 今回のコラムでは、「AIを活用した熟練技術の継承」というテーマに関して、 製造業での取り組み事例を2つご紹介いたします。 【事例①：AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進】 ＜Before＞ 一部のベテラン営業担当者と社長自ら見積もり業務に従事。 自社内での見積もり算出に際して、 取引先から共有された図面データを用いる必要があったが、 取引先から共有された図面データのうち半分以上はそのまま使うことができず、 後工程の業務を円滑に行うために自社内で図面データを書き直す必要があった。 また、見積もり算出の参考として使用する 過去の見積もりデータを探し出す作業に多くの時間を取られていた。 ＜After＞ AIを活用し過去の類似案件を検索できるようにすることで、 「従来かかっていた時間よりも短い時間で」 かつ「より精度高く」見積もり作成を行うことが可能となった。 また、一部のベテランに依存していた見積もり業務を、 知識・経験の浅い社員でも問題なく実践できるようになった。 （⇒業務の標準化&脱属人化を推進） ＜取り組みのポイント＞ ・業務の標準化を通じた若手社員の即戦力化 ・「社長やベテランじゃなくてもできる仕事」は、社長やベテラン以外の人間に任せる ・熟練者は空いた時間で、より高付加価値な業務に従事してもらう 【事例②：AIを活用した外観検査体制の構築】 ＜Before＞ 多品種小ロット案件の最終検査（傷の有無の確認）を目視で実施していたが、 「作業者の感覚に頼るところが多い」 「証拠が取れていないケースが多く、トレーサビリティ不可となる（責任問題への発展に関する懸念）」 等の課題を抱えていた。 ＜After＞ AIを活用し、打痕・傷の特徴やOK・NGレベルを 教師データとして事前に学習させることで、外観検査システムを開発。 様々なパターン傷を学習させていくことで精度が向上。 検査担当者が検査工程に従事する時間を短縮させることができた。 ＜取り組みのポイント＞ ・ヒトが付加価値を生まない作業（＝検査工程）をAIで代替 ・熟練技術をAI自体に継承する 以上、AIを活用した熟練技術の継承に関する事例についてご紹介いたしました。 今回ご紹介した事例の他にも、 AIやデジタル技術を活用した「工場のAI・デジタル化」に関する事例を 以下のレポート内でご紹介しております。 中堅・中小製造業 経営者様向け　“工場のAI・デジタル化”最新事例解説レポート 上記の事例レポートは無料でダウンロードいただくことができます。 ご興味のある方は、是非チェックしてみてください。 ▼事例レポート無料ダウンロード お申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/download/201208/