JIMTOF 2024：
シチズンマシナリーは「第32回日本国際工作機械見本市（JIMTOF 2024）」において、シチズン見積支援サービスなどを紹介した。
長沢正博, MONOist
製造現場向けAI技術：
ジェイテクトは、生産現場のデジタル化を推進する「ノーコードAI活用プラットフォーム」を内製した。検査工程などにおいてプログラミング不要で容易にAIサービスを導入でき、既存事業の競争力向上に貢献する。
MONOist
製造現場向けAI技術：
コグネックスは、ビジョンセンサー「In-Sight SnAPP」用のAI搭載カウントツールを発表した。複雑な種類の部品でも正確に識別する機能を容易に実装でき、さまざまな製造現場のカウント作業を改善する。
MONOist
製造現場向けAI技術：
東芝ライテックは、AI画像解析サービス「ViewLED Solution」向けの新機能「不安全行動検知」を発表した。天井から撮影した画像を解析して、保護具非着用などの安全ルール違反を検出し、記録できる。
MONOist
ものづくり ワールド［東京］2024：
船井電機は、「第36回 ものづくり ワールド［東京］」内の「第2回 ものづくりODM／EMS展」において、受託生産事業の生産ラインで活用しているAI技術を活用したLED外観検査装置を披露した。
朴尚洙, MONOist
製造現場向けAI技術：
TDKは、製造現場向け予知保全ソリューション「i3 CbM Solution」を2024年6月から販売開始する。エッジAI搭載のセンサーモジュールがデータの取得と状態変化の判断をすることで、リアルタイムでの状態監視が可能になる。
MONOist
製造現場向けAI技術：
双葉電子工業は、AI機能を搭載した、金型内計測システム「射出成形AIシステム」を発売した。不良の検知と良否判定ができる機能や、最適な成形条件を提示する機能を搭載し、品質向上と生産効率の改善に貢献する。
MONOist
製造現場向けAI技術：
バルカーはRidge-iとともに回転機器の振動、超音波センシング全般に対応可能なAI技術を開発し、同技術を搭載した設備異常検知システム「VHERME（ベルム）」を共同開発した。
長沢正博, MONOist
製造現場向けAI技術：
OptoCombは、3次元AI外観検査装置「OptoComb AIC」シリーズを発表した。画像カメラ、光コム3次元センサー、AI、ルールベースの各技術を組み合わせることで、複雑な多面形状でも高効率かつ確実な外観検査ができる。
MONOist
製造現場向けAI技術：
NECは、不規則に置かれた対象物に対して、精密なハンドリング作業ができるロボットAI技術を開発した。「置いて押す」「引いて取る」など、作業環境に応じた動作の組み合わせを、自律的かつリアルタイムに実行できる。
MONOist
長沢正博, MONOist
製造現場向けAI技術：
パナソニック コネクトは、i-PROのAI現場学習アプリケーションを搭載した、新たな「X」シリーズのAIネットワークカメラ9機種を発表した。現行モデルの4倍となるAI性能、3倍となるCPU性能を備える。
MONOist
製造現場向けAI技術：
アイキューブデジタルは、表裏二面検査対応のAI画像判定システム「Y’s-EyeコンパクトW」の受注を開始する。出荷開始は2024年5月を予定。裏面検査ユニットを搭載し、表面だけでなく裏面も同時に検査できる。
MONOist
製造現場向けAI技術：
HACARUSは、東京エレクトロンと共同開発中の半導体製造工場向け労災防止AIについて発表した。これまで人では難しかった24時間リアルタイム監視体制が構築可能になり、より安全な職場環境づくりに貢献する。
MONOist
製造現場向けAI技術：
倉庫業などを営む富士倉庫では、サービスの一環で行っているアーモンドの選別用として、AI外観検査装置の導入に踏み切った。導入に至った背景やその手応え、今後の展望などを富士倉庫および装置を開発したロビットに聞いた。
長沢正博, MONOist
長沢正博, MONOist
2023国際ロボット展：
デンソーウェーブは「2023国際ロボット展（iREX2023）」において、音声指示で動作するロボットのデモンストレーションなどを披露した。
長沢正博, MONOist
製造現場向けAI技術：
Rockwell Automationは、AIを用いた予知保全ソフトウェア「Asset Risk Predictor」を発表した。機器の故障の兆候を7日間で学習するため、障害が発生する前に異常を発見して対処できる。
MONOist
製造現場向けAI技術：
Cognex（コグネックス）は2023年9月12日にエッジラーニングセンサー「In-Sight SnAPP」（インサイトスナップ）を発売した。
長沢正博, MONOist
製造現場向けAI技術：
テクノプロ テクノプロ・デザイン社は、ノーコードでAI開発ができるML自動化ツール「MLFactory」を発表した。製造現場に蓄積されたデータをインポートし、MLを自動化することで製造現場のデータ活用を推進する。
MONOist
長沢正博, MONOist
製造現場向けAI技術：
オムロンは2023年6月15日、京阪奈イノベーションセンタにおいてラウンドテーブルを開催し、同社の技術開発や具現化の方向性、研究子会社であるオムロンサイニックエックスの活動内容などに関して説明した。本稿はOSXに関する説明を中心に紹介する。
長沢正博, MONOist
製造現場向けAI技術：
ソニーセミコンダクタソリューションズは「ハノーバーメッセ（Hannover Messe）2023」において、AIカメラを活用したはんだ付け不良の検出デモンストレーションを披露した。
長沢正博, MONOist
製造現場向けAI技術：
最も大きな注目を集めるワードの1つである「生成AI」。製造業ではどのように役立てられるのだろうか。活用事例を幾つか取り上げるとともに、製造現場などでの活用事例を探る。
池谷翼, MONOist
製造現場向けAI技術：
レゾナックは、画像解析による材料検査にディープラーニングを適用し、検査工程の自動化と時間の短縮を可能にした。目視による検査が多い検査工程において、検査員の能力による差を平準化し、検査時間を短縮できる。
MONOist
製造現場向けAI技術：
シナモンAIのトラブル情報分析ツール「Incident AI」をベースにした「KY サジェストシステム」が、三菱ガス化学の工場に導入された。国内にある5つの工場で、事故や労働災害の削減に役立てる。
MONOist
製造現場向けAI技術：
THKは、IoTソリューションサービス「OMNIedge」の直動部品向けAI診断サービス「ADV」の提供を開始する。AIアルゴリズムがヘルススコアを算出して直動部品の状態を判断し、突然の故障による生産ロスの発生を防ぐ。
MONOist
インターフェックスWeek 2023：
NECファシリティーズは、「第25回 インターフェックスジャパン」において、工場設備の異常予兆検知システム「NEC DFM Presagio II」の展示を行った。
朴尚洙, MONOist
製造現場向けAI技術：
ChatGPTに代表される生成AI（人工知能）に大きな注目が集まっている。その中でいち早く製造現場の改善活動の支援ツールとして活用を進めようとしているのが、中堅自動車部品メーカーである旭鉄工とその改善の成果を外部に展開するIoTサービス企業のi Smart Technologiesである。両社の取り組みを紹介する。
三島一孝, MONOist
製造現場向けAI技術：
AIロボティクスは、オープンソースソフトウェアとして、工場での外観検査や異物混入検査を自動化するAI画像検査ソフトウェアの提供を開始した。製造業やシステム開発会社に対し、ソースコードを無償で提供する。
MONOist
製造現場向けAI技術：
SecondSightは、AI導入を検討する企業向けに、簡易検討ソリューション「Digital Craftsman」シリーズの提供を開始した。AIの有効性を段階的に確認できるため、PoCを実施する前にAI活用の具体的なイメージをつかめる。
MONOist
製造現場向けAI技術：
システムインテグレータは、AIを用いて製品外観検査の自動化を検討する製造業向けに、無料のAI外観検査セルフチェックツール「ImageCheck AI」を発表した。AIの有用性や導入への課題を自社で検証できる。
MONOist
製造現場向けAI技術：
アイキューブデジタルは、コンパクトなAI画像判定システム「Y’s-Eyeコンパクト」を発売した。省スペース設計とシンプルな構成で、毎分180個の高速な自動検査が可能になる。
MONOist
製造現場向けAI技術：
自動車部品メーカーの武蔵精密工業は、イスラエルのSIX AIとの協業により、「モノづくり×AI」による新たな価値創出に取り組んでいる。外観検査装置を展開するMusashi AIと、自律搬送ロボットソリューションを展開する634 AIの取り組みを紹介する。
三島一孝, MONOist
製造現場向けAI技術：
シナモンは製造業向けに特化した複数のAI（人工知能）モデルを組み合わせてAI活用の効率と規模の拡大を目指す「MITA（Manufacturing Information Technical Asset）ソリューション」の提供を開始すると発表した。
長沢正博, MONOist
製造現場向けAI技術：
日立ソリューションズ・テクノロジーは、画像認識AI技術を活用した安全モニタリングソリューションの第1弾「危険行動解析ソリューションパッケージ」を発売した。既存の監視カメラの設備を変更せずに導入できる。
MONOist
製造現場向けAI技術：
日立産機システムは、AI機能を搭載した外観検査装置「Edge AI Machine Vision」の実証実験を開始した。正常データだけで学習と推論ができるため、飲食料品の外観検査の負担を軽減し、目視検査の自動化に貢献する。
MONOist
製造現場向けAI技術：
NTTコミュニケーションズは横河ソリューションサービスとともに、日本初となる、運転員の操作を学習したAIを用いてプラントの自動運転を実現する「オートパイロット」の提供を開始すると発表した。
長沢正博, MONOist
製造現場向けAI技術：
コグネックス（Cognex）は、「In-Sight 2800ビジョンセンサー」の機能を拡張し、光学式文字認識機能を搭載した。反射面や低コントラスト面、非平たん面にある人間が読める文字を容易に読み取れる。
MONOist
製造現場向けAI技術：
EVERSTEELは、朝日工業向けの鉄スクラップ自動解析AIシステムの現場検証を完了した。検収員の査定精度に対して約88％の精度を達成し、検収員の検収スキルと近い精度での検収が可能なことを確認した。
MONOist
SEMICON Japan 2022：
Cognex（コグネックス）は「SEMICON Japan 2022」（2022年12月14〜16日、東京ビッグサイト）において、ディープラーニングに対応した画像センサー「In-Sight 2800」を用いた高速欠陥検査のデモンストレーションなどを披露した。
長沢正博, MONOist
製造現場向けAI技術：
オムロンは「第13回フィルムテック ジャパン（高機能フィルム展）」（2022年12月7〜9日、幕張メッセ）において、シート検査における生産性を改善する新技術として、多波長検査技術「マルチウェーブセンシング」と、AI分類技術「Dual Class AI」を紹介した。
三島一孝, MONOist
製造現場向けAI技術：
THKは、製造業向けIoTサービス「OMNIedge」の工具監視AIソリューションの提供を開始する。工具の交換ロスや、不良、手直しロスをAIで削減する。
MONOist
製造現場向けAI技術：
東芝は、機器の稼働音を解析し、高精度に劣化の兆候を捉える音響劣化推定AI「VAE-DE」を開発した。音響ノイズや電気的ノイズが稼働音に混入した場合も、誤検知せずに機器の劣化の兆候を早期に捉える。
MONOist
スマートファクトリーJapan 2022：
Preferred Networksは「スマートファクトリーJapan 2022」（2022年10月19〜21日、東京ビッグサイト）において、AI（人工知能）技術を活用した外観検査ソフトウェア「Preferred Networks Visual Inspection」をアピールした。
長沢正博, MONOist
製造現場向けAI技術：
OKIは2022年10月12日、東京都内およびオンラインで「OKI Innovation World 2022」を開催し、リアル会場では製造現場などでの品質管理を担保するAI行為判定システムなどを展示した。
長沢正博, MONOist
製造現場向けAI技術：
三菱電機は、東芝三菱電機産業システムと共同で、AIを用いた産業用モーター設計支援システムを開発した。最適な設計仕様の候補をAIが短時間で提示するため、経験の浅い設計者でも、約3時間で熟練者と同等レベルの設計ができる。
MONOist
製造現場向けAI技術：
アドバンスト・メディアは2022年7月26日、対話型AI音声入力で現場作業中のデータ入力を効率化するMicrosoft Excel向けアドイン「AmiVoice スーパーボイスエントリー for Excel」の提供を開始すると発表した。
長沢正博, MONOist
インターフェックス Week 2022：
NECファシリティーズは、「第24回インターフェックス ジャパン」において、IoTやAIを活用した工場やプラントなどの施設管理サービスのコンセプト「NEC DX Facility Management Service」の一環として提供を予定している異常予兆検知システム「NEC DFM Presagio」に関する展示を行った。
朴尚洙, MONOist
製造現場向けAI技術：
SOLIZEは、製造業における目視判断を代替する画像解析AIサービス「Alt Viz」の提供を開始する。製造業の上流工程から下流工程まで、人間の単純な視覚による判断をAIで代替する。
MONOist
製造現場向けAI技術：
Rossoは、ABEJAと三菱ガス化学が共同開発した「化学プラント内腐食配管の外観検査システム」において、アプリケーション開発とインフラ構築の技術支援を実施した。
MONOist
2022国際ロボット展：
安川電機のAI（人工知能）関連子会社であるエイアイキューブは、「2022国際ロボット展（iREX2022）」（リアル展、東京ビッグサイト、2022年3月9〜12日）の安川電機ブース内に出展。AIの学習を簡略化するシミュレーション技術「Alliom」と画像認識技術を組み合わせた「Alliom Vision」により、唐揚げやポテトサラダの色味や配置などを判断し“おいしそうに見える”ように配膳するデモを披露した。
三島一孝, MONOist
製造現場向けAI技術：
大阪ガスは2022年3月8日、宇部情報システムと共同で、過去に経験がない異常でも早期検知が可能なAIシステムを開発したことを発表した。
池谷翼, MONOist
製造現場向けAI技術：
FRONTEOは2022年2月17日、言語分析AIを活用して事故のリスクを事前予測する、製造／建設現場向けソリューション「WordSonar for AccidentView」を発売すると発表した。現場情報や日報などの記録をAIで解析して、巻き込みや転倒転落事故などのリスク要因を可視化する。
池谷翼, MONOist
JAPAN PACK 2022：
日本包装機械工業会の事業組織であるIoT研究会は、包装プロセスの総合展示会「JAPAN PACK 2022」において「クオリティAIチェッカー」のデモ実機を披露した。
朴尚洙, MONOist
製造現場向けAI技術：
ラックランドは2022年2月14日、ホタテの質量推定用AIソリューション「AIセレクタ」のパイロット版導入企業の募集を受付開始した。ホタテのパッキング作業を効率化するとともに、製品の品質向上にも貢献する。
池谷翼, MONOist
製造現場向けAI技術：
HACARUSは2022年1月6日、化学品メーカーである第一工業製薬の製造工程において、近赤外線カメラによる撮影や人工知能によって従来比約6倍の検査速度を実現する検査技術を開発したと発表した。
池谷翼, MONOist
製造現場向けAI技術：
三菱総研DCSは、純銅鋳造製造工程での品質維持技術を学習したAIモデルが、実業務へ適用できるか否かを検討するための実証実験を、中島合金と共同で実施する。
MONOist
製造現場向けAI技術：
ブレインズテクノロジーは2021年12月15日、同社が展開する異常検知ソリューション「Impulse」に動画データを利用した作業分析アプリケーションを追加したことを発表した。
池谷翼, MONOist
製造現場向けAI技術：
三菱電機と産業技術総合研究所（以下、産総研）は2021年11月25日、製造現場における環境変化や加工対象物の状態変化を予測し、稼働中のFA機器の加工速度などをリアルタイムで調整するAI制御技術を開発したと発表した。AIでの推論結果をリアルタイムで高速に反映できる他、推論結果の“信頼度”をAI判定することで、フィードバック制御を行うべきかどうかの判断も行えることが特徴だ。
三島一孝, MONOist
製造現場向けAI技術：
YE DIGITALが開発した、AI画像判定サービスを活用する夾雑物除去システムが、カゴメの茨城工場にて本格稼働を開始した。トマトの変色部や皮などの夾雑物をAIが画像判定で高精度に判別し、ロボットが除去するシステムだ。
池谷翼, MONOist
製造現場向けAI技術：
スマート工場化が進む中、製造現場でのAI活用が広がりを見せている。その中で成果を出すポイントとして3つのポイントを挙げるのが横河電機だ。横河電機のプラント向けAIへの取り組みを紹介する。
三島一孝, MONOist
製造現場向けAI技術：
東芝は2021年9月13日、画像内の対象物に関する質問に答えるAI（人工知能）技術「Visual Question Answering（VQA）」について、画像内の物体だけでなく非物体に関する回答も可能にしたことを発表した。
池谷翼, MONOist
製造現場向けAI技術：
コグネックスは2021年7月28日、ビジョンソフトウェアの新バージョン「VisionPro 10.0」を発表した。「生まれ変わるVisionPro」をキャッチフレーズに開発20年を迎えた同ソフトをさらに訴求していく。
長町基, MONOist
製造現場向けAI技術：
AI insideは2021年4月21日、プログラミングの非専門家でも簡単にAIモデルを作成できるノーコードAI開発クラウドサービス「Learning Center」を提供開始した。同サービスの特徴やノーコード開発ツールの可能性について、同社 代表取締役社長 CEOの渡久地択氏に話を聞いた。
池谷翼, MONOist
製造現場向けAI技術：
リンクスは2021年3月16日、イスラエルのスタートアップINSPEKTOのAI画像処理検査装置「Inspekto S70」を同年4月1日から販売開始すると発表。検査対象物に合わせて、AIが焦点の絞り値など検査用カメラのパラメータを自動調整する他、検査範囲の自動設定なども行う。
池谷翼, MONOist
製造現場向けAI技術：
東芝は2021年2月1日、1枚の写真から撮影場所や被写体の大きさを自動認識し、そのデータを管理できるAI（人工知能）を開発したと発表した。発電プラント施設などの巡視や保守点検作業の自動化などに貢献する。
三島一孝, MONOist
製造現場向けAI技術：
HACARUS（ハカルス）は2021年1月7日、AI技術の一分野であるスパースモデリング技術を活用した外観検査AIスターターキット「SPECTRO GO」の提供を開始した。同技術はディープラーニングと比較すると、より少ない画像数で高精度のAIモデルを作成できるという強みがある。
池谷翼, MONOist
製造現場向けAI技術：
東芝が製品の外観画像から製造状態の異常を検知するAI技術について世界トップレベルの検知性能を達成したと発表。公開データを用いた際の検知精度で従来手法の69.5％から79.1％に向上したという。これにより、製造現場で収集が困難な異常データを使用することなく、正常データを用いて学習を行ったAIで高精度の異常検知を行えるようになる。
朴尚洙, MONOist
製造現場向けAI技術：
東芝は2020年12月10日、現場技術者の知見を加えることで半導体工場や化学プラントなど変数が多項目に及ぶ工場において、不良原因解析を容易化するAIを開発したと発表した。同技術は、機械学習分野における最大級の国際会議の1つである「NeurIPS 2020」に採択されている。
三島一孝, MONOist
製造現場向けAI技術：
マクニカとマクニカネットワークスは2020年7月2〜3日と9〜10日の4日間、シンポジウム「Macnica Networks DAY 2020＋macnica.ai」をオンライン形式で開催した。本稿では、マクニカイノベーション戦略事業本部カスタマーサクセス部課長の本村健登氏による「製造業はAIごときで立ち止まるな〜Industrial DXを実現した企業の5つの秘密〜」の内容を紹介する。
長町基, MONOist
製造現場向けAI技術：
多品種少量生産への要求が高まる中で1ラインに複数種類の製品が流れるようになり、最適な生産レイアウトを構築するのが難しくなっている。三菱電機ではこれらを支援する「生産ライン改善支援技術」を開発。同技術の開発を担当した三菱電機 情報技術総合研究所 情報表現技術部長の宮原浩二氏と同部 映像表現技術グループマネージャーの五味田啓氏に技術の概要と使いどころについて話を聞いた。
三島一孝, MONOist
製造現場向けAI技術：
オムロンは2020年6月29日、製造現場における外観検査の自動化に貢献するため、「キズ抽出」と「良品判定」の2つに特化した学習済みAI機能を搭載した画像処理システム「FHシリーズ」を同年7月1日から発売すると発表した。
三島一孝, MONOist
製造現場向けAI技術：
協働ロボットなど機械が人と共に働く場面が増える中で、円滑に人と協調する能力が機械にも求められるようになっている。これらの要望に応えるため、三菱電機では「人と協調するAI」を開発した。同技術により得られる価値や狙いについて、開発陣に話を聞いた。
三島一孝, MONOist
スマートファクトリー：
グルーヴノーツは、「製造×画像AI」をテーマに2020年4月14日、オンラインセミナーを開催。グルーヴノーツ アカウントエグゼクティブ 岩野敦氏が製造業向けのインフラ設備・機械の保全・安全管理業務における画像AIの活用事例などを紹介した。
長町基, MONOist
スマートファクトリー：
「第4回 スマート工場 EXPO〜IoT/AI/FAによる製造革新展〜」の特別講演にデンソーインターナショナルアジアのバイスプレジデントである末松正夫氏が登壇し、「製造AIによる生産性向上」をテーマに、タイの製造現場におけるAIを活用した生産性向上の取り組みを紹介した。
長町基, MONOist
製造現場向けAI技術：
オムロンは2019年11月13日、AI（人工知能）に関連する2つの技術発表を行った。発表したのは、FA領域で熟練者の経験を注入することでデータ処理量の軽量化を実現した「欠陥抽出AI」と、学習モデルを統合することでデータを集約する負担を軽減する「Decentralized X」である。
三島一孝, MONOist
製造現場向けAI技術：
フジクラは、AIの1種である深層強化学習を製造装置の制御に実装する概念検証を実施し、有効性を確認した。さまざまな製造工程への応用が期待される。
MONOist
製造業IoT：
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。
三島一孝, MONOist