日本ものづくりワールド参加レポート ものづくりに革新が起きつつある!

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どうも、タナシンです(・∀・)ノ

今回は2/6(水)から実施中の日本ものづくりワールドに参加してきましたので、気になったものをレポートしようと思います。

ものづくりワールドはいくつかの展示会が同時開催されている展示会です。
私は特に、設計・製造ソリューション展、ものづくりAI/IoT展、3D&バーチャルリアリティ展を見学してきましたので、そちらの内容をご紹介します。

ものづくりAI/IoT展

今回は設計開発や工場で使えるAI/IoT系の商品の展示が非常に多かったです。
その中でも気になったものをいくつかピックアップしたいと思います。

システムズナカシマ AI×図面

システムズナカシマチラシ

まずはシステムズナカシマさんのAIソリューションです。

実は、図面の読み取りAIというのは、有力なものがまだ市場になく、これは結構目を引きました。

用途の例として以下のようなものが書かれていました。

  • 図面上の部材を自動集計する
  • 手書きの図面上の外形図を予め学習させた部材に置き換える

図面上の部材集計は、ちょっと応用すれば、図面上の指示記号の集計などにも使えそうなので、使い道は多そうです。
精度がどの程度出るかによりますが、精度次第では革命的なAIです!

他にも、AIソリューションとして以下のようなものを紹介していました。

システムズナカシマAIソリューション

これを見るに、この会社は製造業向けのAI活用に特化している企業のようです。
製造業でのAI活用はIoTと絡めた工場系の話が多いですが、図面の読み取りなどの設計開発領域に踏み込んでいる面白い企業です。

今後の動向が気になります。

yss 類似画像検索

お次は、yssさんの類似画像検索です。

yssチラシ

こちらも図面に対するAIという点では、システムズナカシマさんに近いです。

ですが、やっていることは全く違います。

二次元の図面を1次元の特徴量を有したデータにしてしまい、あいまい検索可能な形にするというものです。

この発想は、言葉をベクトルで表現するのと同じくらい目からうろこな考えだと思うのですが、いかがでしょうか?
こんな方法であいまい検索できるようにするというのは始めてみました。

CADの3D設計データの類似部品検索ソフトはいくつかありますが、図面の特徴を1次元で表現して検索するというのは新しいように思います。

ちなみに、用途としては以下のようなものが紹介されていました。

エニドア T-400

次にエニドアさんのT-400です。

エニドアT-400チラシ

こちらの会社さんはAIによる自動翻訳に特化した企業のようです。

その精度、なんと

最大95%!

なんでも、プロの翻訳家に対抗できる精度のようです。

また、90ヶ国語に対応していること、ファイルを翻訳させるときフォーマットを崩さずにそのまま翻訳してくれることがウリのようです。
ファイルのフォーマットは崩れないというのは、非常に便利ですね。
私もお仕事で顧客から 「海外支社用に英語の資料をくれ!」 言われることがあります。
その時は逐一翻訳してコピペする手間が起きるのですが、フォーマットを保ったまま翻訳してくれるこの商品は非常に有用だと思います。

私は翻訳AIに詳しくないので、精度95%をどう算出しているかはわかりません。
ですが、翻訳精度が本当に良いのであれば、これは非常に業務の効率化になります!

SKYDISC

SKYDISC

SKYDISCさんはIoT×AIというテーマでソリューションを展開する企業のようです。

事例は故障予知や要因分析など、工場系のAI/IoT利用の一般的なものです。

特徴的だったのは、独自の分野別のAI学習モデルライブラリを利用してAIを開発するという点です。

どこまでの分析ができるAIかはわかりませんが、実績のあるモデルを複数所持して活用できる企業は、早い段階からある程度の精度のAIを作ることができます
なので、それなりの精度をそれなりの費用で出してほしいという場合は、SKYDISCのような企業は頼りになるのではないでしょうか?

サービスの全体像は以下のようになっているようです。

サービス全体像

AISIA-AD 異常検知システム

AISIA-ADチラシ

AISIA-ADさんは異常検知のAIを出していました。
学習にはディープラーニングが利用されています。

ここまでは近年では珍しくないものなのですが、特徴的な点があります。

  1. 異常検知に必要な機能をオールインワンで装備している
  2. クラウドで学習して、異常検知自体はエッジでやる
  3. 「正常データのみでの学習」と「正常と異常の両方のデータで学習」の2つのモデルに対応している
  4. 動画ベースで異常検知できる
  5. 適用可能な業種が多岐にわたる

異常検知に特化させることで、1つのパッケージソフトとして完成させているようです。
AI系はパッケージになっているソフトが少ないので、導入のしやすさという点はかなり大きいと思います。

また、学習はクラウド、判定はエッジと明言しているところも細かい気遣いだと思います。
工場などの環境では、AI用のハイスペックPCを起きづらかったりします。
ですが、クラウドを利用する前提であれば、その問題は解消されます!
まぁ、工場内のデータをクラウドに上げるというセキュリティ面でのリスクはつきまといますが......

他にも、品質が異常のデータが少ない工場のために、正常データのみで学習できる機能や、静止画ではなく動画で判定できる機能など、実用に対して細かい便利機能があるのは素晴らしいと思います。

ちなみに、学習・判定プロセスやシステム環境は以下のようになっているようです。

プロセスとシステム環境

3D&バーチャルリアリティ展

ここでもちょっと気になった企業を紹介します。

stratasys  3Dプリンタ

stratasysチラシ

こちらの企業は3Dプリンタの専門企業のようです。
ですが、ただの3Dプリンタではありません。

フルカラー&マルチマテリアル3Dプリンタです!

3Dプリンタといえば、大抵は1色のフィラメントなどで印刷をします。
多くても2色混合などだと思います。
ですがこちらの企業は複数の色での3Dプリントが可能とのことです。

実際に以下のようなものが展示されていました。

フルカラー3Dプリント展示

こちら、すごくないですか!すごいですよね!

はじめ見たとき3Dプリンタでできているものだと気づきませんでした。
これはいよいよ、本格的な試作を3Dプリントで作れことになります。
今までの3Dプリンタは形状や機構の確認ができるプレ試作としての用途が多かったです。
ですがこれからは、色合いも含めた検証をするときにも使えそうです。
色の映えなどがもっと本格的になったら、レンダリングの様子を確認することにも使えそうです。

できれば、個人でも利用できるくらいの価格になってくれると、私も趣味で作っているロボットとかに使えるので嬉しいのですが......流石にまだそれは難しいですね 笑

終わりに

いかがでしたでしょうか?

私としては、今年はAI系のソリューションが増えていて、とても楽しかったです。
また新しい技術がどんどん製品化に近づいてきており、ちょっと前まではコンセプトで止まっていたものが、いよいよ実用に向かっている気がします。

個人の方も企業の方も、このような技術をしっかり使って、もっと面白いことができるようになれると良いですね!

それでは、今回はこのへんで!
では、また次回(* ̄▽ ̄)ノ~~ マタネー♪

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