AIが工場ロボットを革新：よりスマートに、より安全に、より効率的に

人々の日常生活に人工知能（AI）がどのように影響しているか、例を探すのに遠くへ行く必要はありません。アマゾンのAlexaやアップルのSiriのようなデジタルアシスタントが、世界中の家庭に急速に普及し、コンピュータが知的な振る舞いをシミュレートできる証拠となっています。Google翻訳や、マイクロソフト製品のコールセンターでAI搭載「チャットボット」が顧客を迎え、問題を解決するサービスでも見られます。公道を走り始めた新世代の自律走行車もAIを活用しています。そして、人工知能は産業生産プロセス、特に一般製造業においても急速に浸透しつつあります。ロボットと自動化が製造業で新しいものではない一方で、新世代のロボットは、自ら考え、判断し、追加プログラミングなしで学習し始めている点で先代と一線を画します。

今日使用されている典型的な産業用ロボットは、単一の仕事を非常に正確かつ精密に実行するようプログラムされています。しかし、生産品目が変わるたびに、こうしたロボットをゼロから再プログラミングする必要があり、時間と専門知識を要します。対照的に、AI搭載ロボットは「機械学習」が可能です。練習と学習によって自らを再プログラミングする能力です。これを実現するため、ロボットアームを制御するディープニューラルネットワークに依存します。時間の経過とともに、ネットワークはアームの動作を変化させ、特定の物体をピックアップするなどの最終目標に近づく行動を優先します。このプロセスは、多数のロボットを協調動作させ、学習内容を共有することで加速できます。

このトレンドにより、安全上の理由で現在ケージ内に配置されている産業用ロボットが、工場フロアへ出てきて、より複雑なタスクを実行し、人間の作業者とインタラクションし、協働するようになるでしょう。これにより、人間と機械が共に働くハイブリッド労働力の道が開かれます。

市場調査コンサルティング会社IDCによれば、2020年までに世界最大手2,000社の製造現場従業員の60%が、ロボティクス、3Dプリンティング、AI、AR/VRなどの自動化を可能にする支援技術と共に働くようになると予測されています。

一例が、スウェーデン・スイスのABBが開発したYuMiロボットです。2本のアームを持ち、AI、センサー、カメラを搭載し、人間と協働して非常に繊細なタスクを実行できます。

製造環境でAIと機械学習を実現するには、金属加工工具、採掘機器、作業者装備、データベースなど多様な入力ソースから大量のデータを分析する必要があります。これにより、AIは過去、リアルタイム、将来予測の操業を包括的に把握し、鉱山やプラント内の相互接続されたセンサーとロボティクスの巨大ネットワークを制御できます。こうした構成は、インダストリー4.0やインテリジェントファクトリーと呼ばれます。

産業分野でのAIトレンドはまだ初期段階ですが、急速に進展しています。例えば、今年初めにABBとIBMが、ABBのロボティクス・自動化の専門知識とIBMのAI「Watson」を組み合わせて、この分野の開発を加速するための協力を発表しました。

この協力の一例として、Watsonがリアルタイム生産画像を分析して欠陥を検出する用途があります。これまでは手作業で遅く、エラーも多いプロセスでした。AIを活用することで、生産ラインの処理量を増やしながら、品質管理専門家による迅速な介入で精度と一貫性を向上させることが期待されます。

インテリジェントロボットだけでなく、製造企業がAI導入を検討している領域は他にもあります。いわゆる「チャットボット」は、カスタマーサービスをより効率的かつユーザーフレンドリーにする手段として、コンシューマー向け分野で一般的になりつつあります。

チャットボットは、人工知能を用いて人と自然な会話を行うコンピュータプログラムです。企業は顧客や従業員へのヘルプと支援に活用しています。

セコは、ルーチンな問い合わせやタスクのサービス向上と高速化のため、カスタマーインターフェースでのチャットボット活用を検討しています。「さまざまなオプションと、それらが既存システムとどう連携し、学習・進化する能力を持てるかを探求・評価中です」と、セコのEコマースソリューションオーナー、ブレント・ウィルキンソン氏。

チャットボットは、比較的単純で定型的な大量の問い合わせを処理し、カスタマーサービススタッフがより複雑な問題に集中できるようにします。

セコツールの全製品ラインナップは、MSCDirectでご覧いただけます。