製造業のAI活用はベンダー任せから、現場の課題を自ら解決するフェーズに

　製造業におけるAI活用は、これまで特定の工程やラインの課題解決のため、限定的に導入することが主流だった。その実現には、現場を知らないベンダーとの意思疎通や、データサイエンティストの試行錯誤が必要とされていた。AIで解決できることが見えてきたことで、AI活用の範囲を拡張し、自社主導でAIを駆使するニーズが高まっている。

　そのニーズに応えるためキーとなるのが “AI活用の共通化”だ。DX部門や組織共通部門が主導して、AI分析のナレッジを組織全体で共有し、企業自身が検証から運用までの分析プロセスを行う必要がある。

　そこで本資料では、製造業に特化したAI分析プラットフォームを紹介する。100社、1万2000モデル以上の運用を支援してきた実績から進化し続けているサービスで、異常検知や不良品検出、要因分析、外観検査など現場の声を反映した機能を取りそろえている。機械学習のスキルを持っていなくてもAIと対話しながら、センサーデータ、静止画・動画といった多様なデータから精度の高いモデルを構築できるうえ、学習履歴を蓄積・再利用する機能も充実しているため、組織横断型のAI活用を実現し、DXを加速する効果が期待できるだろう。