進化が著しい人工知能(AI)。製造業での活用の可能性について、日経ものづくりの独自調査の結果を紹介する。最適化」など、その用途もさまざまだ。コストが高いのに加えて、活用できる人材の不足や学習データ不足など導入・運用するための準備が整っていない。AIの活用は始まったばかり。判断を機械任せにした際の責任の所在、判断の適正さ、人が考える機会の減少など、導入に対する不安もある。過度な期待をかけるだけでなく、人材育成や現場の不安の払拭など、現場の準備も併せて整える必要がある。いったものづくりに役立つと思うか「非常に役立つ」(35.6%)、「ある程度役立つ」(53.6%)と合わせて9割近くが「役立つ」と期待している。大きな期待が寄せられている点は変わらないが、「非常に役立つ」(45.9%)、「ある程度役立つ」(47.6%)だった3年半前の調査(2016年2月号)と比較すると、「非常に役立つ」との回答が減り、「ある程度役立つ」が増えた。過剰な期待は収まりつつあるのかもしれない。AI活用によってものづくりにどんな効果が期待できるか「機械・設備の予防保全」(51.6%)、「生産性の向上」(50.8%)に対する期待が高く、どちらも半数を超えている。「人が考え出せない最適解が見つかる」(42.4%)、「人が創造的な仕事に専念できる」(40.8%)、「改善点が見つけやすくなる」(40.0%)がそれに続く。職場や会社で実際にAIを活用しているか「既に活用している」は9.6%にとどまるものの、「導入を計画している」が29.6%に上る。合わせるとおよそ4割は既に活用、もしくはこれから活用しようとしており、「活用していないし導入の予定もない」(37.6%)を上回った。今後の導入拡大が予想される。一般にAI導入は概念実証(PoC)止まりのケースも多いとも言われているが、今回の調査では「概念実証(PoC)したが導入しなかった」は3.2%にとどまっている。実際にどんな用途に活用・導入しようとしているかどんな用途で役立つと期待するか(想定用途)を全回答者に聞くとともに、Q3で「既に活用している」「導入を計画している」との回答者に実際の用途(実利用)を聞いた。想定、実利用ともに多いのは、「画像による品質検査」「設備の予防保全」である。最適化」「ロボットによるピッキング・ばら積み」は、想定と実利用にやや差が見られる。期待の割には導入検討が進んでいないようだ。逆に、「生産現場の改善案導出」は、実利用が期待を上回った。プレイヤーなど各サービスの全貌、業界別の参入機会・可能性などを解説。Specialエレキあらゆるプロセスで顧客ニーズに対応セキュリティも万全な新IoT向けマイコン毎月更新。世界で戦える工場マネージャー養成講座(全2回セット)国内外を問わず工場のマネジメントを担う管理者に求められるスキルを体系的に学べる講座です。激変する自動運転分野の最新技術と事業課題などについて、世界の最新情報をお伝えします。