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コラム

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2017-07-24  [0006] 生産現場におけるAI導入事例紹介ニュース (1)

先日ネットニュースで生産現場におけるAI導入事例紹介を読み、強く印象に残りましたので、今回紹介したいと思います。
中国駐在時の食生活(マヨネーズとパスタソース)で大変お世話になった、キューピーでの事例です。

<キユーピーがAI導入、1日100万個以上のポテトをさばく「ディープラーニング」の威力 (1/2)>
(17-6-20付 ITmediaエンタープライズ記事)
http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1706/20/news049.html

従来は画像認識システムを利用して、一日に100万個以上のダイス型のポテトの不良品識別を、人力で見分けていたとのことですが、AIを利用した評価を行った結果、「生産性が2倍に上昇」したとのこと。
また、AI導入検討開始からシステム構築、プロトタイプ制作、評価結果までに費やした時間が1年足らずという、猛烈なスピードにも驚愕しました。

以前のコラムでも紹介した展示会「スマートファクトリーJapan2017」では、このTensorFlo(*1)についても、Googleの方が講演会で紹介していたのですが、AIの威力とスピード、そしてオープンソーススタイルに対して、その技術の発展には驚いたものの、「時間もお金も相当かかるだろうし、そう簡単にはいかないだろう・・・」と、実は半信半疑でした。

しかし、キューピーが今回採用したプラットフォームがTensorFloとのことで、記事を読んでイノベーションが起きたことを感じとることができました。

そして、キューピーの方のコメント(下記)も強く印象に残りました。
(1) AI利用で自律的に精度を高めることで問題を解決できないか、という仮説を基に、検知方法の発想転換によって驚異的な生産性改善ができたこと。
(2) (製造)現場の力を高めて質の高い仕事ができ、顧客への価値を高めることができること。
(3) AIを上手に利用するためには、はっきりとした目的、いわば「志」のようなものが必要。

まさにIoTやAIは、課題解決の実現手段にしか過ぎず、「事業課題(目的)」が明確でなければ、成功へたどり着けない」の意味が今回の記事で非常に良く理解できました。

*1: TensorFlo: オープンソース型のディープラーニングプラットフォーム。


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<関連コラム>
[0037] 生産現場におけるIoT/AI導入事例紹介ニュース (2)
 http://www.takumi-marketing.jp/column.cgi?id=39
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