物流倉庫など現場の創意工夫を理解して業務改善を指示する人工知能を開発した。作業記録や仕事量などのビッグデータ(大量データ)と、利益や作業効率などの経営指標との関係を解析して最適な仕事手順を発注する。実際に物流倉庫業務に適応した結果は、業務効率を8%改善した。今後、モノづくりやプラント操業、交通、金融などの現場で、改善能力を実証する。業務データと経営指標の相関を調べて、経営改善に効果がありそうな改善点を推定する。物流倉庫業務では棚配置や商品配置、商品をとる順番など数十種類のデータから数十万個の分析因子を自動生成する。利益などに貢献する因子と悪化させる因子を抽出し、数式に変換して改善案を算出する。実験では作業量の急激な変動にも対応できた。倉庫の事例では集品する順序が変わるだけで、作業者はAIに指示されているかどうか気付かない。人間が行う短期間の改善指導と違って、AIは毎日自動的に改善を続ける。現場の改善活動によって経営指標が向上すれば、AIの業務発注に反映される。さまざまな工場を取材。筋金入りの文系で、余所者ゆえ産業界のおもしろさに魅せられた。産業ロボットの動きが好き(かわいい)。1年間の育休を経て2019年4月より復職。生活のなかの小さな経済やニュースを取材していきたいと思っています。趣味はジャズ、推しは夢眠ねむさんと中丸雄一さん。セメント担当を経てデジタルメディア局に異動。19年4月から兼務で再び新聞記者に。AV機器などコンシューマー製品を担当しています。今年の楽しみはB'zの新作アルバムとライブ。プロ野球のペナントリーグは毎年の楽しみです。ベンチャー担当として本当にたくさん勉強させてもらっています。賢く、スマートなだけでは中小企業やベンチャーは経営できず、必ずクレイジーな博打要素をはらんでいます。ある種の狂気は人を魅了し、多くの人を動かす原動力になりえます。その道は険しいですが、応援者は増え、環境も整ってきました。応援する側としては競合が増えて困るほどです。お問い合せ掲載記事の無断転載を禁じます。