MONOist 新年展望

「MONOist 新年展望」の連載記事一覧です。

MONOist 2019年展望:

IoTをつなげるのに最適な、低消費電力かつ広域で利用できるLPWAネットワーク。無線局免許が必要なライセンス系、不要なアンライセンス系を含めて多くのサービスがあり、百花繚乱の様相を呈している。このLPWAネットワークを、製造業は使いこなせるのだろうか。

【朴尚洙 , MONOist】()
MONOist 2019年展望:

製造業のIoT活用はスマート工場実現に向けた取り組みが活発化している。多くの企業が「見える化」には取り組むが、その先に進むために必要なIoT基盤などではさまざまなサービスが乱立しており、迷うケースも多い。ただ、これらのプラットフォームは今後、連携が進む見込みだ。

【三島一孝 , MONOist】()
MONOist 2019年展望:

メカ設計の現場においてもAIや自動化といったキーワードを頻繁に聞くようになってきた。メカ設計ツールのAIや自動化関連のワードとしては「トポロジー最適化」「ジェネレーティブデザイン」「パラメータ最適化」などが挙げられる。それらを総称して、あるいは一部を指し「コンピュテーショナルデザイン」と呼ばれることもある。

【小林由美 , MONOist】()
MONOist 2019年展望:

2018年に不適切検査を公表した企業は原因がどこにあると考え、どのようにして再発を防止するのか。その答えは各社の調査報告書でたどることができる。本稿では、不正を犯す現場がどのような状況にあるのか、そして不正のない現場で今後不正を出さないためにできることを検討する。

【松本貴志 , MONOist】()
MONOist 2019年展望:

労働力不足が加速する中、人手がかかる作業を低減し省力化を目的とした「自動化」への関心が高まっている。製造現場では以前から「自動化」が進んでいるが、2019年は従来の空白地域の自動化が大きく加速する見込みだ。具体的には「搬送」と「検査」の自動化が広がる。

【三島一孝 , MONOist】()
MONOist 2019年展望:

2017年初時点では芽吹きつつあった程度の組み込みAI。今や大きな幹にまで成長しつつあり、2019年からは、組み込み機器を開発する上で組み込みAIは当たり前の存在になっていきそうだ。

【朴尚洙 , MONOist】()
MONOist 2019年展望:

金属3Dプリンタ関連の技術開発が急速に進み、海外を中心に製造事例も聞こえてくるようになった今日、その動きに取り残されないよう、従来の考え方や経験にとらわれない仕事をしていくことが、今後はより重要になっていきそうだ。

【小林由美 , MONOist】()
MONOist 2019年展望:

製造業のデジタル変革への動きは2018年も大きく進展した。しかし、それらは主に工場領域での動きが中心だった。ただ、工場だけで考えていては、デジタル化の価値は限定的なものにとどまる。2019年は製造業のデジタルサービス展開がいよいよ本格化する。

【三島一孝 , MONOist】()
MONOist 2018年展望:

国内外の企業が「超小型」のロケットや衛星の開発を急ピッチで進めている。2018年の年明け早々からも、国内外でロケット打ち上げの実験や衛星の軌道投入が相次いでいるのだ。今、なぜ「超小型」が熱いのか。宇宙関連機器の開発に詳しい大塚実氏が解説する。

【大塚実 , MONOist】()
MONOist 2018年展望:

つながるクルマに関連した技術や製品は、これまでにも多くあり、現在も開発が進められている。しかし、それだけでは「走るスマートフォン」にはならない。スマートフォン並みにクルマの自由度を高めるには何が必要か。

【齊藤由希 , MONOist】()
MONOist 2018年展望:

2017年はCAE関連企業の買収が進み、設計者CAEというキーワードが再び注目されだしている。2018年も設計者CAE関連の技術の進化に注目していきたい。

【小林由美 , MONOist】()
MONOist 2018年展望:

2017年はIoTやAI技術の進展により、大型機械や設備の故障予知や予兆保全への取り組みが加速した1年となった。2018年は故障予知などを前提とした、センシングやデータ管理などが進み、予兆保全に関する各種製品開発やソリューションが数多く登場する見込みだ。

【三島一孝 , MONOist】()
MONOist 2018年展望:

2017年は3Dプリンタ連携強化に伴う、ポリゴンとソリッドが歩み寄るような機能実装がさまざまな形で進んだ。2018年以降も引き続き両者は歩み寄り、メカ設計はより複雑化していくと考えられる。

【小林由美 , MONOist】()
MONOist 2018年展望:

2017年はスマートファクトリー化への取り組みが大きく加速し、実導入レベルでの動きが大きく広がった1年となった。現実的な運用と成果を考えた際にあらためて注目されたのが「エッジリッチ」「エッジヘビー」の重要性である。2018年はAIを含めたエッジ領域の強化がさらに進む見込みだ。

【三島一孝 , MONOist】()
MONOist 2018年展望:

IoT活用を進めていく上で大きな課題になるのが、IoTデバイスなどのエッジ側とクラウド側の間に存在するソフトウェア開発環境の違いだ。この相克を解消するノンプログラミング開発環境に注目が集まっている。

【朴尚洙 , MONOist】()
MONOist 2018年展望:

2017年はMONOistでも情報発信が活発だったVR/AR。話題として盛り上がる一方で、製造業における普及での課題もある。製造業向けとしては、将来はARの進化に期待したい。

【小林由美 , MONOist】()
MONOist 2018年展望:

2017年の製造業を取り巻く動きの中で、最もネガティブな影響を与えたのが「品質不正」の問題だろう。「日本のモノづくり」のブランド力を著しく傷つけたとされるが、2018年はこの問題にどう対応するのかという点は、全ての製造業の命題である。人手不足が加速する中、解決につながる「仕組み」や「ツール」に注目が集まる1年となる。

【三島一孝 , MONOist】()
MONOist 2017年展望:

2016年は製造業にとってIoTの活用が身近になった1年だった。しかし、その流れに取り残されていることが懸念されているのが、中小製造業である。ただ、製造業がIoTで「つながる世界」の価値を得るためには中小製造業の活用が必須である。2017年はどこまで中小製造業を巻き込めるかという点がIoTの成否を分ける。

【三島一孝 , MONOist】()
MONOist 2017年展望:

ドイツのインダストリー4.0がきっかけとなり関心が高まった、IoTを活用したスマートファクトリー化への動きだが、2017年は現実的成果が期待される1年となりそうだ。既に多くの実証成果が発表されているが、2017年は、実導入ベースでの成功事例が生まれることが期待される。

【三島一孝 , MONOist】()
MONOist 2017年展望:

AI(人工知能)と同じく2016年にブームを迎えたVR(仮想現実)。2017年以降、このVRが、製造業や建設業の設計開発プロセスに大きな変化を与えそうだ。AR(拡張現実)についても、「デジタルツイン」をキーワードに3D CADで作成した3Dデータの活用が進む可能性が高い。

【朴尚洙 , MONOist】()
MONOist 2017年展望:

2016年は“半自動運転”元年。Tesla MotorsやMercedes-Benz、日産自動車から、高速道路の1つの車線であれば自動で走行できるモデルが発表された。車線変更までシステムが判断して行えれば、自動運転は次の段階に進む。その「レベル3の自動運転」は2017年にも実用化が始まる。

【齊藤由希 , MONOist】()
MONOist 2017年展望:

2016年は人工知能関連技術が大きな注目を集めて「機械が人間の仕事を奪う」という議論が大いに盛り上がりを見せた。こうした一方で2017年には「現場」において、こうした動きと逆行するように見える「人とロボットが協力して働く世界」が始まりを迎える。

【三島一孝 , MONOist】()
MONOist 2017年展望:

第3次ブームを迎えたAI(人工知能)。製造業にとっても重要な要素技術になっていくことは確実だ。2017年からは、このAIを製品にいかにして組み込むかが大きな課題になりそうだ。

【朴尚洙 , MONOist】()
MONOist 2017年展望:

2016年は製造業におけるIoT活用が具体的なものとして進展した1年となったが、2017年もその流れはとどまることはない。実導入や実活用に向けた本格的な動きが広がる中で2016年に注目を集めたのが、IoTを活用する基盤「IoTプラットフォーム」である。さまざまな解釈、さまざまなレイヤーのIoTプラットフォームが乱立する中、2017年はIoT基盤の整理が進む1年となる。

【三島一孝 , MONOist】()