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AIの特徴を理解した現場技術者の育成を

 機械・設備制御へのAIの適用は緒についたばかり。今後「賢い機械」の技術進化と普及が進めば、日本のものづくりの大きな武器となるはずだ。

 問題は、上記のような用途に応じたAIアルゴリズムの適材適所を見極められるか、だ。エイシングの出澤氏は、「推論の精度、ハードウエアのメモリー量、動作速度といった制約条件を考慮して、どのアルゴリズムのAIを使うべきかを判断すべきだ」と主張する。同社は、組み込み向けAIであるDBTを強みとしているものの、顧客企業の課題に応じてDBT以外の深層学習や、場合によってはAI以外のやり方も提案しているという。

 出澤氏は、必要なのはAIの専門家ではなく、「現場をよく知る技術者が、さまざまなAIアルゴリズムの特徴を把握した上でシステムを設計した方が良い」と指摘する。AIの細かな理論を理解していなくても、現場を良く知っていれば、AIの実装は難しくないという。

 ところが、日本のものづくりの現場にはそうした人材が少ない。現在、政府や大手メーカーはAI人材の確保・育成に躍起になっているが、現場技術者のAIリテラシーを高めて行く方が近道のようだ。