/3DプリンターとAIの関係性に徹底的に解説!raise3D3DプリンターとAIの関係性に徹底的に解説!2019.11.19ますます便利な社会に。現在のAIと3Dプリンターの関係性について知る!昨今、AI技術が取り入れられた3Dプリンターが登場してきている事を知っていましたか?便利な3D技術にAIシステムがプラスで搭載された事で、ますます便利で画期的な3Dプリンターの実用性に大きな注目が集まっています。ここでは、現在のAIと3Dプリンターの関係性についてお届けします。Intelligenceの頭文字を取った言葉です。日本語の意味では、人工知能と訳されます。研究者によってAiの解釈は千差万別で、特にAIに対する厳密な定義は存在しません。一般的には、人工的にPC上等で人間同様の知能を実現させる試み、または、その為の一連基礎技術を指しており、解釈として人工的に人間知能を模倣する為の概念・技術と言えます。AIには、PCが人間のように物事を学習して、得られた知識を元に推測する力が求められます。複雑なプラットフォームやアルゴリズムが用いられます。あらゆるシーンにおいてAIは活用されています。AIは最新の最先端技術のイメージがありますが、実はAIの歴史は1950年代頃から研究は進められていました。Learningを活用したAIの発展は、第三次人工知能ブームとも言われています。3Dプリンターの魅力とは?3Dプリンターは、一般的によく使用されているただの印刷機ではありません。3Dプリンターはその名の通り、立体的なモノを造る事ができるプリンターです。家庭で簡単な模型作りたい、不足部品を造る、市販されていない形が欲しい等と思う事はありませんか?通常のプリンターでは写真印刷は可能ですが、2次元の平面写真でしか無く、高さのある立方体とは異なります。3Dプリンターでは本当に立体物のプリンティングができるのが最大のメリットであり魅力です。3Dプリンターの仕組みは、溶かした樹脂材等を一層ずつ積層して立体物を作っていきます。生地を何枚も重ねて平面上のモノから少しずつ層を作って高くする事で、最終的な完成形ではちゃんとした立方体として仕上げる事ができます。機械学習とは、AI処理を実現する為の最も基礎的なアプローチです。人間の脳内にある神経細胞の繋がりを数理的モデルで表現しています。ニューラルネットワークに大量データを学習させる事で、AIに判断や予測をさせようとするものです。この学習方法には、教師あり学習と教師なし学習の2ライプが存在します。教師あり学習では、AIは教材となるデータに答えを付加して与えて学習していきます。ウサギの写真を判別する場合、教材としてAIに与える画像データには画像がウサギである事の答えを付けておきます。すると事でAIがウサギと言うモノを認識していく事ができます。教師なし学習では、教材データに答え等は存在しません。このタイプはAI自らがモノの特長や傾向等を掴みながら学習していく方法になります。ウサギの写真をAIに見せて、耳が長くて目が赤いからウサギ、と言う判断を繰り返し経験していく事で、AIがウサギの実体に関して自ら確立していきます。機械学習ではAIに判断や予測をさせる際、どのような点に着目しなければならないか、AIに指定してあげる必要があります。サギの写真の判別例であれば、AIに耳が長いか、ヒゲの有無等、着眼点を教えてあげる事が大切です。2ディープラーニング(深層学習)機械学習をより人間思考に近づけた学習がディープラーニングです。3層思考に対し、ディープラーニングでは、中間層が複数層に分かれているので、より人間に近い深い思考が可能となっています。機械学習では、判断の着目点を教える必要がありましたが、ディープラーニングはAI自らが着目点を見つけ出す事が可能になっています。大量にウサギの写真を見せて学習させるだけで学習していく事ができます。現代における急速なAIの普及には、ディープラーニングが発達した事が大きく影響していると言われています。ディープラーニングと強化学習を組み合わせたものです。AI学習では比較的新しい概念になります。強化学習では、AIの選択や判断によって出た結果に対し、報酬、或いは、ペナルティを与える事でより多くの報酬をAI手にできるように学習していく方法になります。車の自動運転に深層強化学習を導入する場合、AIはより多くの報酬を得る為に、ペナルティーを受けずに学習しようと努めます。その結果、より安全な運転技術をAI自身で学習していく事ができます。PCで実現する事を意味します。現代では既に多くのモノが実現化されてきており、AI導入によって実用化されているもの色々とあります。渡って活用されるようになった技術です。昨今、従来人手が必要であった機械学習に関しても、どんどん現在は自動化されてきており、一層便利なツールとして3D産業でも期待が高まっています。AIの最大のメリットには、高スピード学習によって、人手が必要なタスク、或いは、人手不可能なタスクを行う事はできません。AIに学習させて知識吸収させておく事や、状況変化の学習をさせ続けていく必要があります。AIの学習環境が整っていれば、後は、AIが自動学習してタスクを行ってくれると言う大きな強みがあります。実は身近な所でAIは色々活躍しているAIと聞くと何だか遠い存在に感じている人もいるかも知れませんが、実は身近な所でAiは現在沢山活用されている事を知っていましたか?例えば、ECサイトでは、画面の下部によくお勧め商品が表示されていますが、実はここにも人工知能は活用されています。レコメンド機能では、ECサイト利用者の購入したアイテムやカートに入れた商品等、表示したページデータを自動理しています。その結果を見てAIが利用者の興味を引きそうなアイテムをお勧め表示しています。同じ利用者がAとBの商品をよく購入される確率が高い場合、A購入者にBをお勧めする事で、Bの購入に繋がる可能性が高まると言う具合です。このように、日頃AIに対して全く意識はしていなくても、AIシステムはビジネスや日常生活の中に既に溢れており、3D産業においても例外ではないのです。近年、日本は慢性的な労働力不足にあります。現在の日本の労働力人口は約7000万人で、労働力率は約60%と言われています。2065年になる頃には、労働人工は約4000万人弱まで減少すると予測されており、様々な業界では労働力不足が年々増やしています。労働力不足の要因には、現代の少子高齢化での人工減少の影響も挙げられます。このような時代の場合にも、AIは労働力不足解消の一つの解決策として注目されています。最新では、今まで人間の手によって行われてきた定形作業を、AIによって自動実行する事が実用化されており、人間が行わってきた業務の半分近くはAIに置き換えられる時代になっています。人件費削減AIの実用化が進歩していくと人を雇用する概念が薄くなっていきます。AIシステムの搭載によって大幅な人件費削減に繋がり、雇用による人材リスクを低減する事ができます。AIの現段階では、人が行わっているクリエイティブな領域においてAIが活用される事は先の話ですが、近い将来AI技術が進む事で実現可能になる時代はそう遠くありません。従来、人間が行わってきた機械的作業を今後AIで代替する時代になるからと言って、人間の仕事が無くと言う事ではありません。Aiの活用によって今まで以上に3Dプリンター業界でもクリエイティブな仕事を目指して、従業員も仕事に注力できるようになります。クリエイティブな人材として従業員を最大限に活用する事ができます。生産効率の大幅アップ3D産業では、既に生産工場においてAIの活用が進んでいます。ドイツでは政府主体でインダストリー4.0と言われる産業革命が取り組まれています。AIを活用する事でPC同士がお互いを制御し合う性能を活かし、完全な自動化工場の実現にむけて開発が進んでいます。他の国では、スマートファクトリーと言って、至る所で自動生産化が積極的に取り組まれており、実用化も徐々に始まっています。AI導入で生産効率が大幅にアップし、さらに、消費者一人一人にカスタムした製品生産の実現にも期待が寄せられています。市場動向や顧客ニーズの変化に素早く気付くAIの得意分野には、過去に蓄積された大量の情報を元に未来予測できる事が挙げられます。天候予測と言うのは、過去の膨大な天候データと現在の気候データを考慮した上で、未来の天気予報が行われています。このように、AIを市場動向や顧客ニーズ察知部分に上手く活用すれば、3D産業に必要な知見に早く気付いて改善していく事ができます。まとめ3D産業においても、現在はAI進出が大きくクローズアップされています。どちらの技術も時代の最先端を行くものであり、その両方はタッグを組んで作られたシステムは、今後3Dプリンターにも大きな革新をもたらす技術として成長していく事が予想されます。会社や企業でも多くの技術開発や取り組みがなされており、利便性に優れたツールとしてAIと3Dプリンターは進歩が進んでいます。