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佐賀県にて「AI初めの一歩 今さら聞けない!? 製造業におけるAI/IoT」のセミナーを行いました

2019-06-26
佐賀県にて「AI初めの一歩 今さら聞けない!? 製造業におけるAI/IoT」のセミナーを行いました

今回は佐賀県産業スマート化センターよりAIに関するセミナー依頼を受け、佐賀県にやってきました。

セミナー会場へ

佐賀県にて「AI初めの一歩 今さら聞けない!? 製造業におけるAI/IoT」のセミナーを行いました
佐賀駅から車で約10分ほどで佐賀県産業スマート化センターに到着。

佐賀県にて「AI初めの一歩 今さら聞けない!? 製造業におけるAI/IoT」のセミナーを行いました

当日はWeb上でLive配信もしており、当日来場いただいた30名弱のお客様以外にもWeb配信をみている方が10数名いらっしゃいました。
スマート化センターの方から「普段の他のセミナーに比べても申し込みがとても多い」とのこと。
佐賀県でもAIに関する興味関心が高いことが伺えました。

AI入門

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早速、AIチームの熊田よりAIの基礎について説明。

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「AIとは人工的に作られた人間のような知能、ないしはそれを作る技術」と東大の松尾豊教授は定義しているようです。

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人間は「経験」から学習するが、機械学習では「大量のデータ」から学習する。

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データから法則を見つける作業が「学習」「訓練」と呼ばれ、見出した法則を未知のデータに適用することで「予測」する。そして、その法則を表現するアルゴリズムを「予測器」と呼ぶ。

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学習には「教師あり」と「教師なし」の2手法がある。

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「教師あり」学習の代表的な手法。

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「教師なし」学習の代表的な手法。

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機械学習の目的はテストデータに対して、正しい予測を行うこと。

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「特徴」を抽出する大きな流れ。

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「特徴」とは何かを説明。

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画像の「特徴」は多次元ベクトルで表現される。

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過学習とは、予測器が訓練データに過度に適用してしまったために起こる現象。

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過学習のイメージは(C)のグラフ。

AI入門のまとめ

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・機械学習・深層学習とはAIを実現する手段である。
・深層学習は機械学習の1手法である。

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機械学習の目的は、未知データの振る舞いを予測することである。

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機械学習には「教師あり」と「教師なし」の2種類がある。

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深層学習では、特徴量抽出器と識別器がニューラルネットワークに置き換わる。

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深層学習はBlack Boxになりがちである。

異常検知

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異常検知とは、他と異なる振る舞いを見つけること。

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K-近傍法。

AIを活用するための準備

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続いて、セールス担当の脇坂よりIoTを含めた内容で説明。
セミナーに来ていただいたお客様は製造業の方が多かったので、工場などの工作機械などからデータ取得する話や、データの蓄積、可視化などを説明。

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こちらは縦軸に付加価値、横軸にIoT導入フェーズを表したグラフ。
データ取集、データ蓄積、データ可視化は「課題発見」フェーズとして付加価値はあまり感じられない。
しかし、データ活用や自動化では「課題解決」フェーズとして付加価値が高くなる。

ここで今回説明したようなAIを活用してビジネスとして収益改善などにつなげていく。

AIセミナー会場では…

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セミナー全体を通して、多くのお客様が真剣にメモをとられており、質疑応答時間では合計10問以上の質問をいただき、受講者の意欲も高かったと感じました。

今後もこのようなセミナーを開催していきたいと思います。
このようなご要望あれば、ぜひこちらからお気軽にお問い合わせください。

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佐賀のお土産で買っていきましたが、美味しいと好評でした。
佐賀にお立ち寄りの際には、お土産にいかがでしょうか。

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