中小製造業DXの進め方！多品種少量生産工場で取得すべきデータの種類とは？
生成AIは、近年目覚ましい進化を遂げており、今後もその進化は続くと予想されます。
以下、代表的な3つの進化と、企業へのインパクトについて解説します。
★参考記事
https://monozukuri-japan.seesaa.net/article/503472293.html
1. 大規模言語モデルの進化
処理能力の向上やアルゴリズムの改良により、より膨大な量のデータを学習し、より
高度なタスクを実行できるモデルが開発されることが期待されます。
また、テキストだけでなく、画像、音声、動画などの様々な種類のデータを理解し、
処理できるモデルが開発されることで、より人間に近い知覚能力を持つAIの実現が可
能になります。
生成AIがどのように結論を導き出したのかを説明できるモデルの開発が進めば、AIへ
の信頼性が高まり、より安心して利用できるようになります。
企業へのインパクトとしては
これまで人間が行っていた多くの業務が自動化され、業務効率化や人件費削減が実現
できます。そして個々の顧客に合わせた商品開発やマーケティング施策が可能になり、
顧客満足度の向上や売上拡大につながります。
また、新規事業の創出やイノベーションの創出が可能になります。
2. 生成AIと他のAI技術の融合
生成AIが生成したデータをもとに、強化学習で最適な行動を学習することで、より高度
な意思決定や自律行動が可能になります。
また知識グラフに蓄積された知識を活用することで、生成AIがより正確で信頼性の高い
情報を生成できるようになります。
他の分野で学習したモデルの知識を生成AIに転移学習させることで、学習効率を向上さ
せることができます。
企業へのインパクトとしては
より高度な自動化システムの構築が可能になります。
より精度の高いデータ分析や意思決定が可能になります。
研究開発の効率化や新製品の開発加速が可能になります。
3. 生成AIの社会実装の進展:
医療分野: 創薬、診断、治療など、様々な医療分野におけるAIの活用が進み、医療の
質向上や医療従事者の負担軽減に貢献することが期待されます。
教育分野: 個々の生徒に合わせた学習コンテンツの生成や、個別指導など、AIによる
学習支援がより普及することが期待されます。
環境分野: 気候変動対策や環境問題の解決に向けて、AIによるデータ分析やシミュレ
ーションが活用されることが期待されます。
企業へのインパクトとして
新たな市場やビジネスチャンスが創出されます。
社会課題の解決に貢献することで、企業の社会的責任を果たすことができます。
企業のブランドイメージ向上や従業員のモチベーション向上につながります。
4．ロボットや機械設備に生成AIを搭載する
ロボットや機械設備に生成AIを搭載することは、製造業に大きなインパクトを与え
る可能性を秘めています。以下、具体的なインパクトと、導入にあたっての課題に
ついて解説します。
（1）製造業へのインパクト
①生産性の向上
ロボットの作業精度や柔軟性を向上させることで、生産不良の削減や作業時間の短縮
が可能になります。機械設備の故障を予測し、予防保全を行うことで、設備稼働率の
向上とダウンタイムの削減が可能になります。
個々の製品に合わせた最適な製造工程を自動生成することで、生産効率の最大化が可
能になります。
②品質の向上
製品検査の精度を向上させることで、不良品の流出を抑制することができます。
製造工程における微細な変化を検知し、品質を安定させることができます。
個々の顧客のニーズに合わせた製品を製造することで、顧客満足度の向上につながり
ます。
③新製品・新サービスの創出
生成AIを用いて、従来では考えられなかったような新製品や新サービスのアイデアを
創出することができます。
製品設計や試作の過程を自動化することで、開発期間の短縮と開発費用の削減が可能
になります。
顧客とのデータに基づいて、よりニーズに合致した製品やサービスを開発することが
できます。
④作業員の安全性の向上
危険な作業をロボットに置き換えることで、作業員の安全性を向上することができます。
作業員の疲労度やストレスをモニタリングし、適切な休憩や作業環境の改善を促すこと
ができます。
作業手順を自動化することで、ヒューマンエラーを削減することができます。
⑤労働環境の改善
単純作業や危険作業を自動化することで、労働者の負担を軽減することができます。
より創造性や専門性を活かせる仕事にシフトすることで、労働者のモチベーションを
高めることができます。
データ分析に基づいて、より効率的な作業環境を設計することができます。
（2）導入にあたっての課題
①コスト
生成AIの開発・導入には、高額なコストがかかります。
ロボットや機械設備に生成AIを搭載するには、追加的な投資が必要になります。
データ収集やモデル学習にも、時間とコストがかかります。
②人材
生成AIを開発・運用するには、AIに関する専門知識を持った人材が必要です。
ロボットや機械設備を稼働させるには、高度な技術を持った人材が必要です。
変化する環境に適応できる、柔軟性を持った人材が必要です。
③データ
生成AIを学習させるためには、大量かつ高品質なデータが必要です。
データの収集、加工、管理には、時間とコストがかかります。
データの倫理的な使用に関する課題もあります。
④セキュリティ
生成AIシステムへの不正アクセスやサイバー攻撃のリスクがあります。
生成AIによって生成されたデータの改ざんや漏洩のリスクがあります。
倫理的に問題のあるコンテンツが生成されるリスクがあります。
⑤制度・規制
生成AIの利用に関する法規制や倫理指針が未整備な場合があります。
データのプライバシー保護や知的財産権に関する課題があります。
労働者に関する法規制や安全基準の整備が必要です。
まとめ
ロボットや機械設備に生成AIを搭載することは、製造業に大きな変革をもたらす可能
性を秘めていますが、同時に様々な課題も存在します。これらの課題を克服し、生成
AIを効果的に活用することで、製造業の競争力強化と持続的な成長を実現することが
できるでしょう。
導入にあたっては、コスト、人材、データ、セキュリティ、制度・規制などの課題を
慎重に検討し、具体的な対策を講じることが重要です。また、経営層と現場レベルで
しっかりとコミュニケーションを取り、関係者全員の理解と協力を得ることが成功の
鍵となります。
生成AIは、製造業にとって強力なツールとなり得ます。これらの課題を克服し、積極
的に活用することで、企業は大きな利益を得ることができるでしょう。
では実際にどのような原理でこのような高度な機能を実現するかは、次回のブログ
で詳しく解説します。
★参考記事
https://monozukuri-japan.seesaa.net/article/503472293.html
