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―AIを知り、AIの効果を体験する―AI(機械学習・ディープラーニング)の導入支援プログラム創屋株式会社

2018.10.30

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AI導入に関する不安・疑問を解決

summary

  • AIの効果を体験してもらうための「導入支援プログラム」を提案。疑問や不安に丁寧に向き合う
  • 導入成功のカギとなる、「学習用データ」の収集などもサポート

ニュースなどを中心に、何かと話題になっている人工知能(AI)。しかし、AIとは何か、AIが事業にどう役立つのかなどは、理解しにくいことも多いのではないだろうか。
そんな企業の疑問や不安に応える「AI(機械学習・ディープラーニング)導入支援プログラム」のシステム開発を手掛けるのが創屋株式会社だ。これまでアプリケーションなどのソフト開発を行ってきた同社の社名の「創」という字は、「創造(クリエイティブ)」という言葉に由来する。「クリエイティブであり続けること」、そうした想いが会社名に込められていると代表取締役の松村卓也氏は語る。

製造現場などにAIを導入する場合、ある程度の費用も時間もかかるため、簡単には踏み切れない企業は多い。創屋株式会社では、AI導入の効果を確認しながら、段階的に進めるプロジェクトを提案することで、クライアントの抱える不安や疑問を解消。AIへの理解促進と普及の一役を担っている。実際に、どのような提案を行っているのかを松村氏に伺った。

人工知能とはそもそも何か?

人間にしかできなかった高度に知的な作業や判断を、コンピューターを中心とする人工的なシステムで行う「人工知能(AI)」。次々と高度な技術が誕生している分野であり、身近なところでは、「検索エンジン」「ロボット掃除機」「自動運転」などが、AIによって実現している。
今、このAIに、産業界からの視線が熱い。これまで人が担ってきた業務の一部をAIに置き換えることで、後継者不足の解消、生産性向上やコストカットなどが期待できるからだ。大企業などを中心に、近年、導入が進んでいる。

AI技術の中核「機械学習」と「ディープラーニング」

AIにとって重要なのは「機械学習」「ディープラーニング」と呼ばれる技術だ。機械学習では、コンピューターに、大量のデータを繰り返し学習させることで、そのデータの中にあるパターンやルールなどを習得させ、与えられた別の課題に対して推論や回答などを行わせる。また、その中でも、人間の神経回路のようなネットワークで、精度の高い推論を行う技術は「ディープラーニング(深層学習)」と呼ばれ、特に注目を集めている。

例えば、製造業などの工場では、今まで人が目で見て行っていた「不良品などの目視検査」をカメラとAIで代替することができるようになっている。 また、オフィスでは、「文書を自動的に分類」したり、大量にある図面データの中から「類似データを検索」したり、「重要語を検出」して文書の重要度を判断したり、人が行っていたのでは時間がかかる業務をAIが担うことで、業務の効率化や軽減が可能になる。
その他にも、「平面図からCADデータを起こす」、「実写画像(実際に撮影された写真・動画)から、人物の部分をマスク(抽出して表示)した画像を自動的に作成する」などの図面の作成や画像、動画の編集作業などでも活用が始まっている。

創屋株式会社が手がけた導入事例1:キーワードを選定し、「文書の要約」を作成。オフィス業務を効率化する
創屋株式会社が手がけた導入事例2:工場内にある「各種センサーデータの異常検知」などの分野にも活かされている

AI導入を成功に導くカギは、学習用データの蓄積

「AIは万能のように思われているところがありますが、実際にAIで成果を出すのは決して簡単なことではありません」と、松村氏は語る。
AI技術の中核は「学習」だ。AI活用のためには、画像・文章・音などのデータを、AIに学習させることがスタートとなる。このように、AIに学習をさせるためのデータは「教師データ」と呼ばれている。
AIの導入を成功に導くためには、効率的に学習できる「教師データ」の準備が肝心だ。AIの導入でもっとも労力を割くのが、この教師データの準備と加工だという。

例えば、前述の「不良品などの検査」では、より多くの不良品データを集め、学習させることで、「良品・不良品を判別したうえで、不良品の内容を分類する」などの、一歩進んだ判断を行わせることができるようになる。
つまり、現実には、不良品検査の効率化のためにAIを導入しても、用意できる不良データが少ないために、学習の精度があがらないということもある。そうした場合は、アウトプットの仕方をよりシンプルな、例えば、「不良品などの検査」では、「良品のみを判定」(教師なし学習)にアプローチ方法を変えるようアドバイスする。

AI導入と一口に言っても、前段階として、企業が不良品データそのものを収集していなかったり、学習に使えるようにデータ化されていなかったりすることも多い。相応の準備ができていない企業の場合、データ収集・蓄積から、同社がサポートを行う。収集されているデータの整理整頓や修正作業などは、本来業務で手一杯な企業にとって、大きな負担となるため、そこからの支援がスムーズなAI導入には欠かせない。このようなデータの取り扱いや加工のノウハウこそ、同社が最も自信のある業務だという。

スモールスタートで効果を体感する

AIの導入を成功に導くためには、どんな場面で、どんな風に活用したいのか、その目的を的確に設定することが必須。そして、「まずは、目の前のデータや作業から、AIの効果を実感して欲しい」と松村氏は語る。
導入支援プログラムでは、まずは、小さな課題に取り組み、短期間でAI導入の効果を確認してもらうことを大切にしている。AIを知ってもらうこと、AIの効果を体験してもらうことで、費用対効果や、その価値を実感してもらいたいとの考えだ。

コンサルティングと実データを用いた予備調査、分析を段階的に繰り返し。その結果、請負が可能と判断された場合には、提案内容と費用を提示。導入確定となった場合、システム開発、実証実験・検証・納入を行う

AIは人の仕事を奪うのか?

企業側からは「これまで人が行ってきた単純作業をAIに代替させ、省力化につなげたい」という声が多い。人のように、疲労などの影響を受けることがなく、常にパフォーマンスが安定しているのが、AIの大きな強みだ。また、人の手では到底追いつくことができない、大量のデータ処理もAIの得意分野である。

では、「AIは、人の仕事を奪うのか?」そんな問いへの、松村氏の答えは、“NO”だ。
「AIは、人と協調することができます。AIを利用することで、人は、人が持つ本来の強みを磨くことができると思います。仮説を導き出し、目標達成への意識付けをし、人が感じる潜在的な課題と向き合うのは、人が人であるからこそできること。日々、AIに向き合っていると、人間の可能性を実感させられます。人工知能=拡張知能と考えることで、AIと人が協調し、活かしあっていく、無限の可能性が広がっていると思います」
高度な計算作業を行うAIを含めて、新規性の高い分野での共同研究にも、同社は積極的・意欲的に取り組んでいる。夢を夢のままにせず、現実に引き寄せる新しいアイデアを探り、企業のAI導入サポートを進めていくことを目指している。


創屋株式会社

13年間、様々な業種の業務アプリケーションを開発してきました。それらで培った業務知識とAI(機械学習・ディープラーニング)やデータ解析といった技術を融合し、色々な企業様で即戦力となるシステムを導入いたします。

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