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【HD】ITライブ > ITライブ 259

失敗しない人工知能(AI)導入
ゲスト:濱中佐和子氏(ブレインズテクノロジー株式会社 代表取締役)


概要:
企業活動において取り扱うデータの量は飛躍的に増大しているが、そのデータを企業活動に有用に活用するための人工知能の開発はいまだ研究段階であり、実際に活用できているのはGAFAぐらいである。日本企業は、ビッグデータや人工知能をどのように活用すれば、企業活動に寄与することができるのだろうか。人工知能の現場レベルでの活用に古くから取り組んでいるブレインズテクノロジー株式会社の濱中佐和子社長に最新事例を聞く。
ブレインズテクノロジー株式会社は、2008年に設立されたビッグデータやAIを活用するための技術集団である。オープン技術で、革新的なサービス・技術を作り上げること、さらにそれをエンタープライズ分野に提供し、企業活動の生産性を劇的に向上させることをミッションとしている。いまだアカデミックな分野での研究対象であるビッグデータやAIを、現場レベルで使えるサービスにするのが同社の特徴である。

同社のNeuronは、企業内全文検索エンジンであり情報系トリポジトリ分析を行い、Impulseは、エッジコンピューティングや機械学習を活用したデータマイニングに基づく異常検知・予測を行う。これらがリリースされた2014年頃はあまり話題にならなかったが、2017年頃から、国内外で話題になり注目されるようになってきた。 機械学習の製造業でのトレンドは、予防保全と品質最適化である。予防保全における機械学習と分析の採用は、今後5年間で38%増加すると予測され、分析および大量のデータの統合が、今後5年間に工場の31%の成長率に寄与すると予測されている。予知保全市場は、国内では337億円の規模へ成長し、海外では1兆円を超える市場に成長すると予測される。

Impulseは、製造過程において「異常検知・予兆検知」を行い、さらには独自のアルゴリズムにより「要因分析」まで行う。 異常検知は、古くから統計や機械学習の応用先として研究されてきたテーマで、IoT応用の中でも花形といえる問題設定である。同社は遠隔操作により24時間異常検知を行っているので、人間による見張りが不要となる。 要因分析は、製造条件のデータなどから品質に寄与する因子の分析を行い、品質のために改善すべき因子をフィードバックする。

Impulseのオートモデリングにより、9割型の問題は解決できる。これにより現場の人間でも対処できるような簡単な処理が可能となる。 現在、145以上の企業に同社のサービスは導入されており、今後、ますます増えていくだろう。現場に即して積み上げられてきた同社のサービスは、まさに5年後のメインポーションである。

 講義タイムテーブル:
スライド 時間 タイトル
00: 00: 00 失敗しない人工知能(AI)導入
00: 05: 26 自己紹介
00: 08: 24 会社概要
00: 09: 22 Value
00: 11: 18 私たちのサービス
00: 12: 17 AI の適用領域
00: 14: 34 国内外からの高い評価
00: 20: 50 機械学習の製造業でのトレンド(1)
00: 22: 13 機械学習の製造業でのトレンド(2)
00: 23: 28 予知保全市場
00: 24: 28 IoTにおけるImpulseの適用パターン
00: 27: 23 異常検知とは
00: 29: 31 注目される異常検知
00: 30: 52 品質に寄与する要因の分析
00: 34: 01 リアルタイムデータ分析基盤「Impulse」
00: 38: 10 【再掲】IoTにおけるImpulseの適用パターン
00: 38: 54 PLCのデータをクラウドで学習しエッジで検知
00: 40: 07 Impulseのオートモデリング
00: 44: 57 当社の実績(適用領域)
00: 49: 29 大阪ガス株式会社様 予知保全プラットフォームとして Impulse を採用
00: 50: 38 ヤンマー株式会社 中央研究所様 内燃機関の予知保全に活用
00: 51: 39 ケイ・オプティコム株式会社様 サイレント障害の取り組み
00: 53: 13 JFEエンジニアリング株式会社様 キー技術となる異常予兆検知に Impulse を採用
00: 56: 29 【再掲】当社の実績(適用領域)
講師紹介: 江崎 浩(えさき ひろし)


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  アシスタント:谷口 菜月

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