　ドイツの「インダストリー4.0」や米国の「インダストリアルインターネット」など、IoT（Internet of Things、モノのインターネット）を活用した、次世代のモノづくりの姿が注目を集めている。しかし、データ量が増える中で、集めた大量のデータ（ビッグデータ）をどのように生かし、リアルタイム処理するかは課題だ。集めた大量のデータからどのように有益な情報を抽出し、知見を導き出すのかという点については、データサイエンティストなどの専門家が活躍する領域である一方、それを機械で代行しようとする、機械学習や深層学習（ディープラーニング）技術などが大きな注目を集めている。

　今回ファナックでは、工作機械やロボットをコアとするモノづくりの現場における高度な自動化を目指す手段としてこの機械学習やディープラーニングに注目。これらの最先端の技術を持つPFNと、ファナックの工作機械や産業用ロボット、それに伴う技術などを組み合わせることで、モノづくりの現場における機械学習やディープラーニングの適用を実現する狙いだ。これにより、インダストリー4.0の適用範囲を包含するモノづくりの現場の多くのレイヤーにおいて、これまでにない高度な自動化の実現を目指すとしている。

自分で学習する工作機械を実現へ

　PFNは、自然言語処理技術、機械学習技術分野で事業を行うベンチャー企業Preferred Infrastructure（以下、PFI）から、IoTに特化して2014年10月に独立。エッジへビーコンピューティング技術、分散インテリジェンス技術、機械学習技術、深層学習技術、映像解析技術などに強みを持つ。

　PFNとの協業はファナックの業務全般において行われるとし、工作機械や産業用ロボットが「自分で学習し協調する」「自分で協調する方法を学習する」「自分で不具合を発見し補う」などの機能の実現を目指す。さらにこの結果、「機械やロボットの高度に最適化された動作」「高度な予防保全」「止まらない工場」などの実現を追求していくとしている。