AIの活用は、製造業においてますます重要な役割を果たしています。その進化は目覚ましく、サービスを提供する企業も増加しています。
企業はAIを活用することで競争優位性を確立し、より効率的で革新的なビジネスプロセスを構築できるでしょう。
AIの中核となる領域は、主に画像認識、テキスト解析、音声認識の3つに分けられ、それぞれ独自の強みを持ち、製造業の様々な課題解決に貢献します。
今回は、AIが持つ技術のそれぞれの強みや製造業にAIを導入する際の注意点を解説します。
そもそもAIが持つ技術とは
近年、AIが急速に進化し、自動運転や画像認識、音声認識など、様々な分野でその能力を発揮しています。
製造業においては、保有するデータの種類が多岐にわたり、画像データ、テキストデータ、音声データなどが主な例です。
これらのデータをAI技術によって解析・活用することで、製造現場の効率化や品質向上に繋げることが期待されています。
例えば、画像認識AIを活用することで、製品の外観検査を自動化し、不良品の早期発見に役立てることができ、テキストデータ解析AIを活用することで、顧客からの問い合わせ内容を分析し、製品開発やサービス改善に繋げることができます。
AI技術の進化は目覚ましく、その応用範囲は日々広がっており、製造業においてもAI技術を積極的に導入することで、競争力を高めることができるでしょう。
AI画像認識が持つ強み
画像認識AIは、画像や映像から物体や人物、状況などを認識する技術であり、ビジネスに大きな変革をもたらす可能性を秘めています。
以下では、製造業におけるAI画像認識が持つ様々な強みについて、具体的な事例を交えながら詳しく解説します。
CADをAIで自動化する方法については、以下の記事で詳しくご紹介しています。
警備体制の強化ができる
画像認識の最も身近な例として、スマートフォンの顔認証が挙げられます。カメラを通してAIが顔の特徴を読み取り、事前に登録された顔と照合することでロックを解除するため、高度なセキュリティを実現しています。
例えば、製品の品質検査において、AIが画像データを解析し、不良品を自動的に検出することができたり、工場の安全管理において、AIが作業員の行動を監視し、危険な状況を早期に発見したりすることができます。
人間の目では見落としがちな部分を確認できる
品質管理は従来、人間の目視による検査に依存していましたが、AI画像解析は、人間の目では見落としがちな微細な欠陥や異常を検出する能力に優れています。
大量の画像データを学習することで、特定のパターンや異常を認識し、人間には難しい高速で網羅的な検査を可能にするのです。
例えば、製品の表面にわずかな傷や色むらがある場合、人間の目では見過ごしてしまう可能性がありますが、AI画像解析を用いれば、欠陥を正確に検出し、品質管理の精度を向上させることができます。
また、過去のデータと照らし合わせることで、将来的に発生する可能性のある故障や不具合を予測し、事前に対応することができるため、設備のダウンタイムを減らし、生産性の向上に繋げることができます。
AIテキスト解析が持つ強み
AIテキスト解析は、自然言語処理や機械学習などの技術を活用し、大量のテキストデータを効率的に分析する技術です。
テキストマイニングとも呼ばれ、人間では到底処理しきれない量のテキストデータから、有益な情報を自動的に抽出することができます。
以下で、製造業におけるAIテキスト解析の強みを解説します。
迷惑メールを判別できる
AIテキスト解析の強みは、膨大なテキストデータから有益な情報を抽出し、業務効率化や意思決定の質を高めることにあります。
例えば、製造現場で発生するエラーログやレポートを分析することで、設備の故障予知や品質管理に役立てることも可能です。
さらに、近年では、迷惑メールを判別する機能にもテキスト解析が活用されており、メールのテキストを学習データとして蓄積することで、受信したメールが迷惑メールか否かAIが自動的に判別できるようになります。
迷惑メールは、AIによる自動選別で受信ボックスから外されるため、大切なメールが迷惑メールの中に埋もれる心配はなくなるでしょう。
自社の製品やサービスに対する評価が把握できる
顧客から寄せられる膨大な量のレビューや意見を手作業で分析し、傾向を把握することは容易ではありません。
しかし、AIを活用したテキスト解析を活用することで、顧客から寄せられるレビューや意見を効率的に分析し、製品開発や改善に役立つ有益な情報を抽出することができます。
例えば、ある製品に対するレビューを分析する場合、どのようなワードが頻繁に登場するのか、肯定的な意見と否定的な意見それぞれにどのようなワードが関連付けられているのかを把握することができます。
これにより、顧客が製品のどのような点に満足しているのか、不満を感じているのかを具体的に把握することが可能です。
また、競合製品のレビューを分析することで、自社製品の強みや弱みを客観的に把握し、製品開発戦略に活かすこともできるでしょう。
さらに、顧客の声だけでなく、社内の報告書や技術文書などの分析にも活用できるため、過去のトラブル報告書を分析することで、製品の欠陥や改善点を見つけ出し、品質向上に役立てることもできます。
マーケティングに活用できる
顧客のニーズは多様化しているため、企業が生き残り、成長を続けるためには、顧客の声に耳を傾け、市場の変化をいち早く捉えることが重要です。
例えば、X（旧Twitter）をはじめとしたSNSに投稿されるコメントを分析することで、自社の製品やサービスに対する顧客のリアルな声を把握することができます。
日々大量に投稿されるコメントを分析することで、顧客の不満や改善点が把握できるので、製品開発やサービス改善に役立つだけでなく、顧客のニーズを的確に捉え、需要を予測することにも繋がるでしょう。
また、自社が積極的にPRしている製品やサービスが世間にどの程度浸透しているかといったことも客観的に分析することができ、マーケティング戦略の効果測定や改善に役立てることが可能です。
AI音声認識が持つ強み
AI音声認識とは、AIが人の発話内容を解析し、テキストデータに変換する技術です。製造業においては、AI音声認識の活用により、様々な業務の効率化や品質向上に貢献できる可能性を秘めています。
以下で、製造業におけるAI音声認識が持つ強みを見ていきましょう。
音声だけで命令を出せる
従来、製造業の現場では、PCを操作して機械に指示を与えるために、マウスやキーボードが不可欠でしたが、ドラッグ＆ドロップなどの手間やキーボード入力の労力、入力スピードの個人差といった課題がありました。
つまり、労力がかかる上に、常に一定のスピードで作業を行うことが難しかったのです。しかし、AIを活用した音声認識技術の登場により、文字入力はもちろん、アプリケーションの起動や終了まで、音声一つで簡単に行うことが可能です。
人的ミスを減らせる
製造業において、データ入力や電話対応などの事務作業は、機械的な作業でありながらも多くの時間を要する業務です。
AI音声認識を活用することで、データ入力を自動化し、その精度を向上させることができるので、企業としての信頼性向上に繋がるだけでなく、人手不足に悩む企業にとっては業務効率化の大きな助けとなります。
従来、人の手で行っていたデータ入力作業をAIに任せることで、担当者はより創造的な業務に集中することができる一方で、AIは24時間365日稼働することができるため、業務のスピードアップも期待できます。
さらに、顧客からの問い合わせ内容をAIが正確に聞き取り、適切な部署に繋いだり、FAQを提示したりすることで、顧客満足度向上にも繋がるでしょう。
正確に音を聞き取ることができる
製造業の現場では機械音や作業員の話し声が飛び交い、騒がしい環境下での作業が求められることもあります。
このような状況下では、人間の耳では聞き取りにくい音も存在し、コミュニケーションが困難になる場面も少なくありませんが、AIを活用することで、騒音下でも正確な音声認識が可能になり、製造現場の効率化や安全性向上に繋げることができます。
作業員の指示や報告を正確に聞き取れるため、誤解や伝達ミスを減らすことができ、機械の異常音を早期に検知し、事故を未然に防ぐことにも繋がるでしょう。
AIの強みを生かすための注意点
AIの中核となる画像認識、テキスト解析、音声認識それぞれの強みをご紹介しましたが、これらの技術にもいくつかの欠点が存在します。
以下で、AIが持つ欠点とそれぞれの強みを生かすための注意点を解説します。
膨大な画像データが必要になる
AIの画像認識技術は、機械学習やディープラーニングを用いて大量の画像を学習させることで、物体の識別を可能にします。
しかし、AIの学習には膨大な量の画像データが必要となり、少なくとも数万点、精度を高めるには数十万点の画像データが必要だとも言われています。
さらに、これらのデータはそのままでは使えず、学習させる前に、データをきれいにするデータクレンジングと呼ばれる作業が必要です。
膨大なデータを用意しつつ、クレンジングするにはコストや時間がかかるため、画像認識の導入を検討する企業にとってハードルとなっています。
誤検出をゼロにすることはできない
AI画像認識は、学習データに基づいて画像を解析するため、学習データに存在しないパターンやノイズが多い画像に対しては、誤検出が発生する可能性があります。
誤検出を完全にゼロにすることは難しいですが、以下のような対策を講じることで発生率を低減できます。
| 学習データの質を高める | 多くの画像データを学習させ、AIの認識能力を高める |
| ノイズを除去する | ノイズを除去することで、AIの誤検出を抑制する |
| 人間が確認する | 人間が確認することで、誤検出を見つけ出す |
AIの判断する根拠がわからない
製造業におけるAI導入は、効率化や品質向上に繋がる可能性を秘めていますが、同時に注意すべき点の一つが「ブラックボックス問題」です。
ブラックボックス問題とは、AIが複雑な処理を行うため、AIの判断プロセスが不透明になり、問題が発生した場合に原因を特定することが困難になる恐れがあるのです。
例えば、製品の特定の部分に微細な傷がある場合、人間であればその傷を目視で確認し、不適合と判断することができますが、AIの場合、なぜその傷を不適合と判断したのか、その根拠を具体的に示すことが難しい場合があるのです。
しかし、近年ではAIの判断根拠を人間が理解しやすい形で提示することができるAIが登場しています。
AIの判断プロセスを可視化し、透明性を高めることができるため、画像認識AIであれば、「この部分の傷が基準値を超えているため不適合と判断しました」というように、具体的な根拠を示すことが可能です。
数値データからは傾向を把握できない
AIテキスト解析の得意分野は、あくまでもテキストデータのみに限られます。数値データの分析には不向きであり、売上や利益率、販売数量、在庫量などの数値データから傾向を把握したい場合は、AIテキスト解析以外のツールや分析方法を検討する必要があるでしょう。
また、AIテキスト解析の対象となるのは過去のデータであるため、リアルタイムな情報の把握には適していません。
ただし、AIテキスト解析ツールの中には、リアルタイムでデータ分析ができる機能が付いたものもあるので、必要であれば、そのようなツールの利用を検討すると良いでしょう。
多くのAIテキスト解析は、テキストデータ分析に特化したツールであり、数値データ分析やリアルタイム分析には限界があることを理解しておくことが重要です。
ニュアンスや感情を汲み取ることができない
AIテキスト解析は、テキストの背後にあるニュアンスや感情を読み取るのが苦手です。例えば、顧客からの問い合わせ内容を分析する場合、「製品の品質が悪い」というキーワードを抽出できますが、顧客が実際に抱えている不満や不安までは把握できないのです。
そのため、AIテキスト解析の結果を鵜呑みにせず、人間によるチェックや分析を組み合わせることが重要です。
特に、顧客の感情や意図を深く理解する必要がある場合には、より高度な自然言語処理技術や人間によるきめ細やかな分析が求められます。
方言や発言者が識別できない
AIは一般的な標準語への対応が急速に進んでいる一方で、方言やスラング、業界用語、若者言葉などの独自の言葉遣いへの対応は遅れています。
これらの言葉は、サンプルが少ないために正確なテキスト化が難しく、標準語部分の推測に対するノイズとなり、出力結果に悪影響を与える可能性があるのです。
また、現在の音声認識システムでは、発言者の識別が困難であるという課題があります。多くのシステムでは、音響モデルで話者識別を行っておらず、出力されるテキストに話者に関する情報が含まれません。
話者識別技術には、以下のような2つの方式がありますが、どちらも課題を抱えている現状です。
| 生体データに基づく解析を行う方式 | 限定された状況下でしか利用できない |
| アルゴリズムにより話者を区別する方式 | 技術開発が遅れている |
今後は、音声認識技術の発展と非頻出単語の学習が進むことで、より精度が向上すると考えられており、より多くのサービスで話者識別機能が導入され、発言者の情報を活用した様々な応用が可能になると期待されています。
AIの導入がゴールではない
製造業において、AIの導入は注目されていますが、「AIを使ってみたい」という安易な動機で導入すると、期待した効果を得られないばかりか、失敗に終わる可能性も高まります。
AIシステムはあくまでツールであり、導入すること自体が目的ではありません。業務効率化や顧客サービスの向上など、明確な目的を定めた上で、AIがどのように役立つかを慎重に検討する必要があり、AIによって効率化できる業務を適切に選定することが、成功の鍵となります。
様々なAIシステムやツールが販売されている中、自社の業務効率化に最適なAIはどれなのかを見極めることも必要です。
また、AI活用を成功に導くには、セキュリティ・プライバシーリスクへの対策や運用ルールの決定と改善など、導入後も継続的により良くしていく取り組みが欠かせません。
定期的なシステムのメンテナンスやアップデートを行うことで、AIの効果を長期的に維持し、さらなる発展を目指すことが求められるのです。
AI導入のステップについては、以下の記事で詳しくご紹介しています。
AIの強みを生かすためには専門的な知識が重要
製造業において、AIの恩恵を最大限に引き出すためには、AIに関する専門的な知識を持つ人材だけでなく、現場の課題を理解し、AI技術をどのように活用すれば課題解決に繋がるのかを考えられる人材が必要です。
AI人材育成には、専門的な知識やノウハウが欠かせないため、自社だけで育成が難しい場合は、以下のようなAI人材育成サービスを活用することも有効でしょう。
CAD人材育成サービス
CAD人材育成サービスでは、まず御社の業務内容を詳細にヒアリングした上で、育成したいCAD人材のスキルレベルや目標に合わせた最適な教育プログラムをご提案いたします。
研修プログラムには、御社用にカスタマイズ可能なeラーニングを組み込むことも可能です。研修後には、AI活用のためのアイデア出しを行う場を設け、現場の課題解決にどのようにAIを活用していくべきかを共に考えます。
学習重視の社員研修で終わらせず、企業が求めるAI人材を育成することができるでしょう。製造業を中心に10年以上のコンサルティング経験を持つコンサルタントが、ご提案から人材育成の実施まで一貫してサポートいたします。
AIの強みを最大限に引き出し、企業の成長に繋げるために、AI人材育成サービスをぜひご活用ください。
AIの強みを生かすために人材を育成しよう
今回は、AIが持つ技術のそれぞれの強みや製造業にAIを導入する際の注意点を解説しました。AIの技術は、現時点では不得意なことやできないことも存在しますが、AIでできることは日々広がっており、その導入にあたっては、企業間で格差が生じる可能性もあります。
そこで、今一度、自社の業務にAIが活用できないか検討することをお勧めします。業務をAIに置き換えることで、生産性向上やコスト削減など、多くのメリットを得られるでしょう。
AIは導入するだけで効果が出るわけではありません。AI人材を育成し、AIが分析した結果をどのように扱い、活用するかが重要なのです。
