機械学習で産業イノベーションを加速する

「機械学習」は人工知能の一分野で、機械が直接プログラミングされることなく実データから学習する仕組みです。本稿では、これらのアルゴリズムが産業にもたらす優位性の活用法を解説します。

機械学習とは

機械学習は人工知能（AI）の一分野で、アルゴリズムを通じて機械が学習できるようにするものです。これらのアルゴリズムは実データから学習しモデルを生成。このモデルで、新しいデータがどのクラス/タイプに属するかを予測します。

機械学習には大きく分けて教師あり学習と教師なし学習の2タイプがあります。

• 教師あり学習では、データが所属クラスで正しくラベル付けされている必要があり、ラベル付きデータセットが必須です。
• 教師なし学習では、データをクラスの参照情報なしでモデルに入力し、アルゴリズム自体が特徴に基づいてデータを分類します。

これらの機械学習アルゴリズムは、訓練済みモデルからパターンを検出し、新しいデータを分類することを可能にします。例えば、故障検知や人間の介入なしでの意思決定に使用でき、これまで自動化できなかったプロセスの自動化へ多くの可能性を開きます。

機械学習ベースのプロジェクトを特定・実行するための主要なフェーズは以下の通りです：

• データ取得：画像、数値データ、既存データベース等。大量のデータが必要
• データセット作成：取得データから作成。教師あり学習の場合、すべてのデータのラベリングが必要。通常手作業で、かなり手間がかかる作業
• モデル訓練：データセットの一部でモデルを訓練
• モデル評価：訓練に未使用の新規データで評価し、モデルの振る舞いを把握

機械学習 vs ディープラーニング

数年前、機械学習の一分野としてディープラーニング（深層学習）が登場しました。機械学習アルゴリズムは回帰方程式や決定木などに基づきますが、ディープラーニングアルゴリズムはニューラルネットワークを使用し、生物のニューロンの働きを模倣しようとします。相互接続されたニューロンの集合で、数学的演算を行いパラメータと特徴を抽出し、最終的に分類結果を得ます。

コンピュータビジョンにおけるディープラーニング

コンピュータビジョンとディープラーニングの組み合わせにより、従来のビジョンより複雑な問題を、ディープラーニングの学習手法に基づくより堅牢なアルゴリズムで解決可能になります。この技術の進歩により、これまで実現困難だった問題への対処とソリューション設計が可能になりました。

これらのアプリケーションは、従来アルゴリズムでは特徴抽出が困難な、複雑で変化する環境向けに設計されています。文字認識、表面欠陥検査、セキュリティ用途などで使用されます。

主に、ディープラーニングは従来ビジョンアプリケーションに限定されていたソリューションを拡張します。

産業における機械学習の適用可能な用途

機械学習アルゴリズムベースのアプリケーションは、さまざまな分野で多様な問題解決に使用できます。

• 品質システム：機械学習アルゴリズムがモデルを作成し、例えば部品の欠陥検出を可能に。製造時の表面欠陥、塗装不良等。組立プロセスでの品質チェック、部品の有無検査、溶接検査等にも対応。

• 生産：生産現場では、ビジョンシステムとロボティクスを機械学習アルゴリズムと組み合わせ、プロセス改善と生産性向上を実現。従来ロボットでは対応困難な変動タスクの自動化が可能：部品タイプの認識・位置特定、変動するプロセス・経路等。多くの場合、コスト削減と企業競争力向上につながります。

• 設備保全と予知保全：各機器から取得したさまざまなタイプのデータを分析し、故障発生時期を予測するモデルを生成。プロセス改善と、機器故障前の予防対策に貢献。生産ダウンタイム回避と予防保全時間の削減を実現。

これらの機械学習アルゴリズムが大量データを処理する能力により、プロセスを監視しすべてのパラメータを制御でき、エラーと故障を回避し、最終製品品質を向上させます。

産業における機械学習のメリット

ご覧の通り、機械学習アルゴリズムの活用には多くのメリットがあります。このタイプのアルゴリズムベースのシステムはより汎用性が高く、変化する環境で動作し、それに適応できます。コンピュータビジョン、ロボティクス、データ分析などに関連するタスク実行と問題解決が可能で、これらのアルゴリズム登場以前は考えられませんでした。すべてが、機械学習アプリケーションをインダストリー4.0におけるプロセス自動化の強力な味方にしています。

得られる明確なメリットの一部：

• 故障率の低減：故障検出と削減を可能にし、プロセス品質とその改善に直接寄与。発生したミスがプロセス改善に役立つ
• 在庫/故障予測：データから作成されたモデルがエラー発生時期を予測可能。予防的アクションで未然防止
• プロセス自動化：学習ベースシステムなしでは自動化不可能だったプロセスを自動化：変動する検査、環境変化への対応等

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