限界を見極めたうえで使えば必ず効果が出ると見ています。
深層学習(ディープラーニング)や機械学習(マシンラーニング)など人工知能(AI)関連技術への注目が高まる中、製造現場でもAIを活用しようという機運が高まっています。IoT(モノのインターネット)活用で、現場の詳細なデータを取得できるようになったものの、こうしたデータを分析、活用するための処理を全て人が行っていては追い付かないためです。
AIというと海外などでは「人の仕事を奪うのでは」との懸念も示されていますが、現在盛り上がりを見せている、統計的機械学習などの技術は「弱いAI」に位置付けられるもので、どちらかというと人間の能力を補完したり拡張したりするための技術だといえます。単独で人間と同等の幅広い知能を実現する「強いAI」は、現状では科学者が挑戦している領域であり、まだまだ実際に活用するまでは程遠いという状況です。
こうした背景の中で、製造現場がAIを活用するときに、どういうことを考えなければならないのでしょうか。
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