　クボタで実施したPoC（概念実証）では、シリコンスタジオが作成した不良種CG画像をAI（人工知能）分類モデルに入力し、推論結果が正しい不良種として信頼できることを確認した。この結果を受けてシリコンスタジオは、Epic Gamesのゲームエンジン「Unreal Engine 4」を用いてCG合成ツールを開発した。

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AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。
機械学習はどうやって使うのか――意外と地道な積み重ね
前編では、AI（人工知能）と機械学習、ディープラーニングといった用語の説明から、AIを実現する技術の1つである機械学習が製造業を中心とした産業界にも徐々に使われ始めている話をした。後編では、機械学習を使ったデータ分析と予測モデル作成について説明する。
機械学習で入ってはいけないデータが混入する「リーケージ」とその対策
製造業が機械学習で間違いやすいポイントと、その回避の仕方、データ解釈の方法のコツなどについて、広く知見を共有することを目指す本連載。第1回では「リーケージ」について取り上げる。
機械学習による逆問題への対処法、材料配合や工程条件を最適化せよ
製造業が機械学習で間違いやすいポイントと、その回避の仕方、データ解釈の方法のコツなどについて、広く知見を共有することを目指す本連載。第2回は、製造業で求められる材料配合や工程条件の予測に必要な、機械学習による逆問題への対処法ついて取り上げる。
教師データが足りないと「異常予測」は難しい、ならば「異常検知」から始めよう
製造業が機械学習で間違いやすいポイントと、その回避の仕方、データ解釈の方法のコツなどについて、広く知見を共有することを目指す本連載。第3回は、「異常予測」と「異常検知」について取り上げる。教師データ量の不足が課題になる「異常予測」に対して、「異常検知」は教師データなしでも始められることが特徴だ。
高品質CGをリアルタイムで描画、シリコンスタジオが独自のミドルウェアで実現
シリコンスタジオは「日本ものづくりワールド 2020」でレンダリングエンジン「Mizuchi」を展示した。高品質なCGコンテンツのレンダリングを、60分の1秒と高速で実行する。