もう始まっている！？製造業でのAI活用！
こんにちは！クオリカDXサービス事務局です。
近頃、AI（artificial intelligence）と言う言葉を耳にする機会が増えました。実際、家電やスマホアプリなど身近なところからマーケティングや映像解析などにも活用されていて注目を集めている技術です。一方で、言葉だけが独り歩きしていて結局何が出来るのか分かりづらく、手を出しにくい印象があるかと思います。
本コラムでは、製造業界でAIの導入を検討している方に向けて、「AIに何が出来るのか」、「AIに期待できること」、「AIの活用例」についてご紹介していきたいと思います。
◆目次
・今のAIにできること
・製造業界でAIに期待できること
・製造業界でのAI活用例 データに裏付けられた需要予測
◆今のAIにできること
結論から述べますと、今のAIに出来ることは「注文実績や経済指標などのデータから売上を予測する」と言った特定の作業です。
所謂、某猫型ロボットのような、自分で思考・学習・判断・行動するAIは存在しません。
AIは人間にとっては困難な、膨大なデータを学習して特徴的なパターンを見つけることを得意とし、様々な要因が絡みあうビジネスでの実用化が期待されています。
表1. AIにできること、できないこと
AIの現状 |
例 |
できること |
・注文実績や経済指標などのデータから売上を予測する ・過去の故障記録や稼働時間から故障を予測する ・画像認識による不良品検知 等 |
できないこと |
・人間のように感情をもってコミュニケーションをとる ・自律的な判断 |
◆製造業界でAIに期待できること
AIの活用で製造業界にはどのようなメリットがあるでしょうか。
① 労働力不足の解消
製造業界では人手不足が深刻化しています。そこで、業務の一部をAIに任せることが出来れば、その業務のために人を雇う必要は無くなり、別の業務に配置することも可能になります。
② 生産性向上
例えば、不良品の検査を考えたとき、人の手では一度に確認できる数に限界がありますし、不良品を見過ごしてしまう事もあります。AIは疲れることなく一度に大量に、その上一度学習した不良品の特徴を忘れることなく検査します。AIを活用することで効率が上がるでしょう。
③ 勘や経験のナレッジ化
ベテランスタッフに任せきりな業務はありませんか？
AIを利用することでデータから得られる特徴を用いて最適な予測や分類を行い、
ベテランと同等かそれ以上の精度で業務を行える事例も出てきています。
◆製造業界でのAI活用例 データに裏付けられた需要予測
経験豊富な社員の経験や勘に頼りがちな需要予測ですが、高い精度の予測が困難であり作業負担も大きいです。AIによる需要予測では過去の販売データや外部の経済指標などを利用してどの製品がいつどのくらい売れるかを予測します。
その予測結果を利用して生産計画や要員の検討を行う事ができ、過剰在庫や機会損失の削減、人件費の削減が期待できます。
AIは様々な分野で注目されており、ビジネスでの活用も日々目に入るようになってきました。一方で「流行っているからAIをやってみよう」と言うのはとても危険です。
AIは課題解決の手段でしかないのでAIが目的になってしまうと本末転倒になってしまいます。
クオリカではAIではないと解決できないかしっかりと見定めて、お客様の課題解決に臨みます！
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