AI（人工知能）で日本の工業はこう変わる！活用事例5選

AI（人工知能）が様々な分野で活躍を始めています。セキュリティーの分野でAI（人工知能）を使って人の顔を認証する技術が２０２０の東京オリンピックで導入が決まった話題はこの記事を読んでいる人の記憶に新しい話題でしょう。そして、AI（人工知能）は確実に工業の分野にも進出してきています。

AI（人工知能）はもともとロボットに人間並みの判断力を持たせる為に研究開発が始まったのですから、AI（人工知能）が工業、特に産業用ロボットの分野に進出するのは自然の流れでしょう。そして、今後さらにAI（人工知能）が工業、特に産業用ロボットの分野で活用されることが予測されています。

この記事では、AI（人工知能）の工業分野での活用事例に関して製造現場、検品、物流拠点に関する５個の事例に関して取り上げ日本の工業がどのように変わって行くか説明しています。

それでは、AI（人工知能）を工業の分野で活用した事例を見てゆきましょう。

タイヤの製造をAI（人工知能）により自動化ブリジストン

最初に紹介するAI（人工知能）が工業の分野で活用されている事例は、ブリジストンの工場での事例です。

ブリジストンでは国内生産でも勝てるAI工場ということでAI（人工知能）を工場に導入して自動化しています。

ブリジストンは国内でも有数のタイヤメーカーですが、タイヤのゴムの成型は、気温が低いと縮み、気温が高いと緩むというゴムの性質からサイズのコントロールが難しく、人が目で見て判断する必要がありました。

そこで、

この工程にAI（人工知能）を導入することにより人が見て判断していたものを自動化して精度の高い成型を実現したのです。

このことで、生産性は2倍に向上し必要な人手も3分の1におさえられるという、まさに、AI（人工知能）が工業の分野に進出した例ですよね。

次に紹介するのはAI（人工知能）を工場の検品工程に適用した事例です。

半導体の素材を製造しているＪＳＲでは製品の検品を従来人手で行っておりました。

それは、人が製品を見て製品の除隊を確認する必要があったから。

しかし、

AI（人工知能）により製品画像から生産ライン上の製品の不良品を検知できるようになり、このことにより、検品業務の工数を約２分１に削減に成功しました。

次のAI（人工知能）を工業に適用した事例も検査の工程でAI（人工知能）を利用した例になります。

福田道路は道路の舗装や補修を行う会社。

この福田道路はAI（人工知能）を使って道路の損傷具合を検知するシステムを開発しました。

そのシステムは、

自動車に取り付けたビデオカメラの映像をAI（人工知能）が解析することにより、路面のわだち掘れとひび割れを同時に検出し、路面状況の劣化レベルの判定を可能に。

次に紹介する事例は「第2回 AI・人工知能 EXPO」に出展された事例で、AI（人工知能）を使って自動車部品の自動検品を行った事例です。

デモで披露したのは、ギア部品の側面を検査するシステムで、

今までは熟練の作業員が目視で確認していました。その為、この作業は作業員の習熟度によって検査の精度や時間がばらつく上に、長時間の高負荷作業となっていたそう。

これを

AI（人工知能）が製品の画像から判定できるようにし、作業員の負担を減らせたそうです。

最後に紹介するのは、AI（人工知能）を工業に適用した事例は物流拠点での事例。

大和ハウス工業では物流拠点にAI（人工知能）とロボットを導入した拠点を市川に立ち上げました。どのようにAI（人工知能）を適用しているかは、詳細は公開されていませんが、通常のAI（人工知能）の適用分野と物流拠点という条件から想像すると

AI（人工知能）により送り先の仕分けや、入荷した荷物の検品を実施するといったところでしょう。

このように書くとたいしたことでは無いように感じるかもしれませんが、

仕分けや検品は、従来人が目視で確認する必要がある業務でした。

その為、自動化はなかなかできなかった分野だったのでしょう。しかし、AI（人工知能）を導入することにより自動化に成功したのです。

いかがでしたでしょうか。本記事ではAI（人工知能）を工業に適用した事例としてブリジストンの成型工程、ＪＳＲ、福田道路、武蔵工業所での検品、大和ハウス工業の物流拠点での事例がわかりましたよね。

この事例のように、AI（人工知能）は工業の分野にも進出してきており、そして、事例では紹介しませんでしたが、製造、検品、物流以外の製造ラインコントロールや部材の発注に関しても今後AI（人工知能）を導入する動きは活発になってゆくでしょう。

このようにAI（人工知能）は工業の分野では熟練工の経験を学習することで、熟練工の代わりにものを作ったり、検品したりするようになってゆきます。

そうなると、いままでにもの作りを支えてきた熟練工が職をうしない工業が衰退することが危惧されますが、少子高齢化により熟練工が育たない現状があるのだから今のうちにAI（人工知能）に熟練工の技術を継承することで産業を継続させようというのが今の動向です。

この記事を読んだならば、AI（人工知能）が人の職を奪うという考え方は辞めないといけないですよね。それよりも、少子化により少なくなった人口をAI（人工知能）が代わってくれていると考え、積極的にAI（人工知能）を業務に取り入れるようにしていきましょう。