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コラム

死ぬ気で学べ! <浦安・市川の中小企業支援コラム>

2019年6月2日

AI業界における国内唯一のユニコーン企業(評価額10億ドル以上の非上場スタートアップ)で、トヨタ・日立・ファナック・中外製薬・三井物産等著名企業との長期契約での提携で注目を集めるPreferred Networks(略称PFN:社員数150)を、日経は5月6日付記事で取り上げました。その他情報も取り混ぜ、この会社の凄さの一端を、西川社長等の言葉より、以下要約抜粋して紹介させて頂きます。

行動指針は ”Learn or Die” 死ぬ気で学べ!

AIを適用する業務の専門性を習得しようとすると、どうしても長期のパートナーシップ関係が不可欠。専門性が高くても、新しい分野について『そこは専門外だから』と学ぼうとしない人材が多い組織からはイノベーションは生まれない。ピッキングロボットや射出成型機といったファナックの製品にAI技術を導入するに当たり、PFNはまずファナックの顧客向け講習所「ファナック学校」で操作の研修を受け、実際に機械を動かしている現場に赴き、視察を重ね、それぞれの機械の動作を「腹落ち」して理解するまで学んだ。こうした長期的な協業の結果、これまで困難とされた機能を次々に実現した。最初に開発した「バラ積みピッキング」は、トレーの中に乱雑に積まれた部品をピッキングロボットが高速に拾い上げることができる技術で、これまでは同様の機能を実現するには、熟練者によるチューニングが不可欠だった。部品拾い上げの成功・失敗の多くの画像データをディープラーニング(深層学習)で解析することで、チューニング無しにバラ積みピッキングを出来るようにした。行動指針は“Learn or Die”であり、採用条件には「技術を実用化する高い意思を持ち、その意思を継続出来ること」を掲げるが、“最先端の技術の刺激を受けられる環境”を求めて、グーグルから転職する技術者も多い。

ロボットの一般化の過程は、コンピュータの普及と同じような経緯を辿る!

一種類ではなく、様々な物体があったときにモノをうまく掴める技術は物流倉庫やコンビニやスーパー等でモノをつかむことを想定したもの。更に、言語によるロボットへの指示に対応する等「人のモノに対する多様な捉え方に対応する」ことにも深層学習の技術を活用した。ホビーロボットや教育用ロボットが既に普及しつつあり、この延長線上にあるのが、様々な実世界の仕事をこなして活躍するパーソナルロボットで、社会に影響を与える。こうしたロボットの一般化の過程は、コンピュータの普及と同じような経緯を辿ると観ており、ロボットの現状をみると、PCの登場前夜に近い。この時に、必要な技術要素が深層学習で、ロボティクス技術との融合により、様々な環境に自由に対応できるロボット作りを目指す。


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