AIサービスの活用シーンや導入効果を示したオファリングを発表 : 製造ITニュース
富士通は同社のAI技術、サービス群の具体的な活用シーンや導入効果を示した、17種のオファリングを発表した。AIで何ができるかや必要なコスト、時間を提示し、顧客のAI導入から実装、運用まで一連のプロセスを支援する。
富士通は2017年11月16日、同社のAI(人工知能)技術、サービス群の具体的な活用シーンや導入効果を示した、17種のオファリングを発表した。
同社はAIに関する技術、製品、サービス群を体系化した「FUJITSU Human Centric AI Zinrai」(Zinrai)をもとにプラットフォームやAIソリューションを提供してきた。その中で顧客が、AIで何ができるのか、AI適用に必要なコストや時間はどれくらいかなど、AIの具体的な活用シーンがイメージできないということが分かったという。
そこで今回、特に要望の多い利用シーンを整理し、ナレッジ活用やコールセンターなどの領域に分類した17種の具体的な活用シーンを提示。それらを実行するためのZinraiの技術やサービス、導入効果、コスト目安などの情報を提供することで、顧客のAI導入から、実装、運用まで一連のプロセスを支援する。
AI活用シーンの具体例として、研究開発に関わる部門で大量の文書から探したい文書を効率的に検索し、さらに関連性を示す専門分野別意味検索(導入検証までの初期費用が1000万円から)や、ディープラーニングによる画像認識技術を活用した欠陥品の自動検知(導入前検証が200万円から)などを挙げている。
Zinrai活用による技術文書の検索や可視化(クリックで拡大) 出典:富士通
Zinrai活用による生産ラインにおける異常検知(クリックで拡大) 出典:富士通
世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。
人工知能は製造現場でどう役に立つのか
人間の知的活動を代替するといわれる人工知能が大きな注目を集めている。ただ、製造現場で「使える」人工知能は、一般的に言われているような大規模演算が必要なものではない。「使える人工知能」に向けていち早く実現へと踏み出しているファナックとPFNの取り組みを紹介する。
芽吹くか「組み込みAI」
第3次ブームを迎えたAI(人工知能)。製造業にとっても重要な要素技術になっていくことは確実だ。2017年からは、このAIを製品にいかにして組み込むかが大きな課題になりそうだ。
日本版第4次産業革命が進化、製造含む5つの重点分野と3つの横断的政策(前編)
経済産業省は2017年3月に発表した日本版の第4次産業革命のコンセプトである「Connected Industries」を進化させる。より具体的な取り組みを盛り込んだ「Connected Industries 東京イニシアティブ 2017」を新たに発表した。本稿では2回に分けてその内容をお伝えする。
「第4次産業革命」に抵抗感? 調査で分かった日本の製造業の本音
IoTやAIなどを活用する「第4次産業革命」の動きが活発化している。しかし、国内外の企業を調査したアンケートでは、日本の製造業はこの革命に積極的な姿勢を見せているとは言い難い。いわば、第4次産業革命に対してやや及び腰になっているといえる。
マシンビジョンとは何か?
製造現場のプロセス自動化や品質向上に役立つマシンビジョンの基礎知識をお伝えする本連載。第1回は、マシンビジョンとは何かを解説するとともに利点について紹介する。
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