ものづくりにおけるAI ～人工知能技術コンソーシアム ものづくりWG活動紹介～ 産業技術総合研究所 豊田自動織機-産総研 アドバンスト・ロジスティクス連携研究室 原田　奈弥

ものづくりWGの活動紹介 〈WG活動コンセプト〉 日本のものづくりにおいて 量産の工業製品のみならず 伝統工芸や農業、建設など広義のものづくりにAIを ものづくりWGの心 日本品質のブランド力の維持向上 Customer-orientedなものづくり 企画～生産～流通～販売のデータ循環を競争力へ ものづくりWGのテーマ AI導入・推進における課題やプロセスの検討、発信 人材育成や、仕事の進め方の革新など オープンイノベーションによる実証実験、検証 2017/11/24

ものづくりWGの課題とその突破法 課題 WGメンバー個々人が持っている機密情報の重要性が高い 開発や品質の情報など 最先端の技術に関わる人ほどより重要性高い 所属する会社の今のビジネスはリスクでありチャンスでもある 今のビジネスのお客様にご迷惑をおかけしない 今の仕事をベースに、AIでどうやって付加価値をつけて競争力とするか 仮想事例をユースケースにリスク管理のためのAI導入ツールのデザイン検討 ニーズ データ シーズ 2017/11/24

ものづくりWGの活動状況 <参加企業> <AI導入のプロセス検討> ・AI導入の課題とその解決法 〈製造業〉 アヤハエンジニアリング、大林組、OKIソフトウェア、川崎重工業、CKD、タカノ、 立山科学センサーテクノロジー、豊田自動織機、マツダなど 〈IT企業〉 セック、都築電気、ワイ・ディ・シー、など 〈その他〉 大阪商工会議所、シグマクシス、三井住友銀行 など <AI導入のプロセス検討> ・AI導入の課題とその解決法 ・AI導入促進ツールの検討 WG横断 実証検討 フィードバック 関西支部 との協力 ツールWG との協力 繊維・アパレルへの AI活用 設備稼働データの 活用検討 2017/11/24

ものづくりWGの主な成果 AI版ビジネスモデルキャンバスの作成 WGメンバーがそれぞれ自社に持ち帰り、通常業務で活用 お客様とつながるものづくり お客様に求められる品質やデザイン、価格のものづくり (ツールWG)設備の稼働データ活用 機密性のないデータをコンソーシアム内で共有 実データのAIや統計、機械学習への適用による技術力向上 2017/11/24

AI Business Model Canvas テーマ 「 」 Ver.2.0 AI Business Model Canvas テーマ　「　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　」 1 上位方針 3 観測対象 2 目標 4 目的変数 (制御対象) 6 ステーク ホルダー 7 データ活用の コスト 8 データ活用の ベネフィット 9 リスク 発生 確率 影響の 大きさ 金額 人 金額 人工 5 説明変数 (変動要因) 2017/11/24

AI Business Model Canvas テーマ 「 AI在庫管理冷蔵庫の内製開発 」 例 Ver.2.0 AI Business Model Canvas テーマ　「　AI在庫管理冷蔵庫の内製開発　　　　　　　　　」 ああ 1 上位方針 3 観測対象 安心で安価な加工食品の生産により、毎日の豊かな 食生活をお客様にお届けする 冷蔵庫内の食材の入出 初期検討では3段階程度の粗い評価から まずはアイディア出しが大事 2 目標 AIで食材管理する冷蔵庫の内製開発による、廃棄食材半減 ポイント ②～⑨は、①の方針とベクトルが合っている 4 目的変数 (制御対象) 6 ステーク ホルダー 7 データ活用の コスト 8 データ活用の ベネフィット 9 リスク 発生 確率 影響の 大きさ 金額 人 食材の廃棄量 新技術の獲得 技術部 新技術開発 コスト 大 少 金額 製造部 食材の適正化で 省スペース 故障リスク増 →稼働悪化懸念 低 多 人工 5 説明変数 (変動要因) 方針に基づき、何をどうしたいのか、意思決定が必要 保全部 保全機能増 →工数増 保全ミスの 工程内への影響 小 少 低 多 生産状況 食材の納入日 食材の加工日 営業部 商品価格低下 →商品魅力増 調達部 在庫管理人員 省人 消費者 安価に安心の 加工食品を入手 ポイント ステークホルダー間でコスト、ベネフィット、リスクは不平等だが会社全体最適となっている ポイント ステークホルダー毎にコスト、ベネフィット、リスクを洗い出す 2017/11/24

繊維・アパレルへのAI応用アイディア 作り手 売り手 買い手 販売データ 顧客アンケート 製造プロセスに 反映 魅力アピール 製造 品質 規格 使用感 稼働データ 検査規格 関心・安心感 信頼 規格に反映 経時 変化 検査 品質データ 2017/11/24

今後の計画、希望 今年度の活動計画 引き続きAI導入促進ツールをワークショップスタイルで検討 データリストの標準フォーマットなど 今年度の活動を通した学び 定期的に集まることで相互に信頼や学びの関係構築 相互にいい刺激となり、個別の具体的な活動につながる WG内小グループの活動や他WGとのコラボ活動など ユースケースの発信によるAIに関する理論や活用の議論の活性化 今後に向けた希望 具体的なAI実装やデータ活用の更なるユースケース作り WGやコンソーシアムとしての成果作りと発信 WG間やWG内メンバー間のコミュニケーションの促進 2017/11/24

ご清聴ありがとうございました 2017/11/24