AI(人工知能≒機械学習)とIoTを使った業務自動化の具体的事例

AIとIoT 各業界のAI活用 業務自動化

以前の記事でIoTとAIの組み合わせでは
カメラが汎用的な使い方をできるという話しをしたが
今回は具体的にどのような使われ方が既にされているのかという事例とともに
あなたの業務で活かせるヒントとなるように説明したい。

ー 物流→ビッグデータ解析で積載を最適化 ー

ネット通販の流行とともに物流業界は人材不足になり
自動化での対応が必要とされている。

参考文献[1]の事例ではデータ分析によって
配送する拠点・ルートを最適化して
車両台数を11%削減に成功したとある。

こういった事例はまだまだ増えていくと思う。
なぜなら、物流業界はデータ分析的には
非効率な面がいくつか見られるからだ。

たとえば、物流業界の人が言うには
トラックの積載などは常にパンパンかと思いきや
実は結構スカスカで積載率は悪いという話しがある。

こういったこともデータが貯まれば
どこでどの程度積み荷が発生するかという確率は予測可能だろうし
アルゴリズムで最適なルートや時間なども事前に予測できると思う。
まさにIoTセンサーでクラウドに情報を集めることが効果を発揮する。

ではなぜ物流業界はすぐに是正されないのか、
業界の人が言うには一つは
関係者が多すぎる=下請け構造が深い、文化の異なる外国業者もいるなどで
全体の構造をエイッと変えることが難しいらしい。

この事例で重要なことは物流にテクノロジーを持ち込もうとしたときに
「自動運転」や「ロボット」で人がやっていることを代替しよう、というのではなく
技術的にやりやすいところで工数削減ができている
、という点だ。

後にも触れるがロボット関係はまぁ〜お金と時間がかかる。
そこについて農業事例とともに次触れたい。

ー 農業できゅうり仕分けにAI活用 ー

AIに携わる人の間では有名な事例でもあるが
きゅうりを品質別に自動仕分けするために
農家の方が画像認識で分類するシステムを作ったものだ。[2]

これは正に本来の作業をそのまま機械に代替しているパターンである。
確かこれはgoogle本社のブログでも紹介されているような
わかりやすい成功事例だ。

これ自体はネット接続されてないと思うのでIoTではないが
画像データもクラウドサーバーに集結して学習した方が効率的だと考えると
IoTの要素があればさらに良くなるパターンだろう。

ー IoTでロボットを使いたい場合はお金と時間がかかる ー

ここで言うロボットはペッパー的な人型をしているものだけでなくて
ルンバのような動力が付いているもの全般の機械を指している。

上のきゅうり仕分け機械に関してはもちろん
紛れもない成功事例であるが
これは農家の方が自分の工程のために作ったものである点で
好きにカスタマイズできるし量産する必要がないことがネックになっている。

IoTに関わらず不良品がほぼない状態のロボットで
かつ実務上役立つものを作るには大きなお金と時間がかかる。

例えば、(後に)AI技術を搭載したロボットといえばルンバも挙げられるが
こちらも陽の目を見るまでにはかなりの投資と時間がかかっている。
wikipediaによると1997年に研究開発を開始して
2002年にやっと第1世代機を発売している。

メカ系エンジニアの頃の経験から言うと
まず実験もソフトと異なり時間・お金もかかるし
部品一つが外国のメーカーだったりすると
取り寄せだけで1ヶ月とか過ぎたりすることもザラにある。

こんなふうに投資を必要とするのがロボット製品だが
一回市場を取れれば高い参入障壁ができるのも事実
である。

また、3Dプリンタや
ラズベリーパイ=手のひらサイズのパソコン的なボードなどの登場で
ロボット開発も徐々にやりやすくなっているのも流れとしてある。

あなたが業務自動化について
ロボットや機械開発で実現しようとするならば以上のことを
頭の片隅にでも置いておけば大きなミスは防げると思う。

参考文献:

[1]https://journal.jp.fujitsu.com/

[2]https://cloudplatform-jp.googleblog.com/

[3]https://ja.wikipedia.org/wiki/

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