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» 2019年03月11日 10時00分 公開

AI活用:製造業のAI活用はなぜ進まない? 「業務起点」のアプローチで解決せよ

製造業は顧客ニーズの多様化への迅速な対応や労働力不足に対しAI活用で解決をしようという動きがある。しかし、AI活用で効果をあげるには、データサイエンティストをはじめとした専門家の支援が必要などさまざまな壁があり、多くの企業では意欲はあっても手をこまねいているのが現状だ。そうした課題を受けてNECが開発したのが、AIの検証から導入、活用までをトータルに支援する業種・業務別テンプレート群「NEC Advanced Analytics Platform Solution Templates」である。

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製造業におけるAI活用がいまひとつ進まない理由とは

 製造業は顧客ニーズの多様化から多品種少量生産や変種変量生産が求められている。また、そうした事業環境の変化のスピードは、ますます速くなっている。さらに熟練者の退職や労働力人口の減少により労働力不足が深刻化している。さらなる効率化を目指し、製造業では日々カイゼン活動が行われているが、人手で行える範囲はおのずと限界があり、従来のシステムもそうした変化に弱い側面がある。そこでさらなる業務変革を目指し、AI(人工知能)やIoT(モノのインターネット)の活用に着目する製造業の企業は増えつつある。

 ただし、ここで課題となるのが、そのハードルの高さだ。例えば一般的にAIを業務で活用するには、データサイエンティストと呼ばれるデータ分析のプロが不可欠となる。しかしながら、データサイエンティストはいまや業種業態を問わずニーズの高い人材でもあり、そのような人材を自社で十分に抱えることのできる製造業は一部の大企業に限られているのが実情だ。

NEC ものづくりソリューション本部 マネージャー 大石和人氏 NEC ものづくりソリューション本部 マネージャー 大石和人氏

 これに加えて、仮にデータサイエンティストがいたとしても、それだけでは効果的なAI活用は難しい可能性が高い。この理由について、NEC ものづくりソリューション本部 マネージャーの大石和人氏は「データサイエンティストはあくまで分析の専門家であり、製造業のさまざまな現場の業務にまで精通しているわけではありません。業務をこのような姿に変えていきたい、この業務にAIを活用して効果を最大化したい、といった具体的なニーズを最も有しているのは、データやAIのプロではなく、他ならぬ現場で働いている人たちなのです。また、限られた人数のデータサイエンティストだけでは、変化のスピードに対応することに限界もあります。そのため、AIによって本当に業務を変革したいのであれば、現場の業務担当者が参画できるような仕組みが欠かせないといえるでしょう」と語る。加えて、「活用シーンによっては、AIが提示した結果の根拠がわからないとその結果を信頼できずに、結局使えないということが起きます」(同氏)と説明する。さらに、企画フェーズの段階では、AIによる分析を具体的にどこにどのように活用できるのかわからない、また、導入フェーズでは、現場になかなか定着しない、という課題も出てくるという。

業種・業務に特化しAI活用の最初の一歩から支援するテンプレート

 NECはこれらのAI活用の課題を解決し、現場適用を加速させるため、業種・業務別テンプレート群「NEC Advanced Analytics Platform Solution Templates(以下、AAPF Solution Templates)」を開発した。これは、多種多様な業種・業務でのAI活用を支援するもので、2019年3月から順次提供を開始している。

 NECがAAPF Solution Templatesの開発に至った経緯には、AI活用に関する多くの顧客からの相談があった。AIプロジェクトで最初に行われるのが、どの業務のどこにAIを活用するのかという企画フェーズだが、NECに寄せられる相談内容で非常に多いのもこのフェーズでの悩みだったのである。これを受けてNECは、業種や業態が同じであればAI活用のニーズも同じことが多い点に着目。これまでの豊富なAI活用支援から得られた知見をもとに、AI活用の企画フェーズから検証フェーズまでを素早く進めることを支援するテンプレートを作り込んでいった。

NEC サービスプラットフォーム・エンジニアリング本部 マネージャー 後藤範人氏 NEC サービスプラットフォーム・エンジニアリング本部 マネージャー 後藤範人氏

 NEC サービスプラットフォーム・エンジニアリング本部 マネージャーの後藤範人氏は「NECには数多くのデータサイエンティストが存在しておりAI活用の豊富な支援事例もあります。そして当社自身もまた製造業であることから、現場の苦労も身をもって知っています。こうした当社ならではの知見や経験があるからこそ、AAPF Solution Templatesを誕生させることができたのだと自負しています」と語る。

 では、AAPF Solution Templatesについて詳しくみていこう。まず利用者は、業務ごとに用意している「事例集」から、自身の業種や業務に合ったテンプレートを選択する。その後はテンプレートのガイダンスに従ってデータを用意し入力するだけで、簡単にデータサイエンティストの知見を活用した詳細な分析結果を得ることができるようになる。こうして具体的なAIの活用イメージをつかむことができるため、現場の業務担当者だけでもその価値をいち早く検証することが可能となるのだ。

「AAPF Solution Templates」の提供価値 「AAPF Solution Templates」の提供価値(クリックで拡大) 出典:NEC

 また、事例集でどこに分析を適用したいかが分かった後、本当に適用できるのかを検証するために「データスキーマ」「特徴量設計」「加工ロジック」などの分析設計と分析結果の可視化手法を抽出してテンプレートとして整備し、組み込んでいる。手軽にすぐに試せることで早期な分析検証の立ち上げが可能となる。ただ検証を終え導入効果が確認できただけではAIを活用したとはいえず、現場の業務に定着できるかが、AI活用の成功の分かれ目だろう。

「AAPF Solution Templates」は必要なデータをアップするだけでAI活用を始められる 「AAPF Solution Templates」は必要なデータをアップするだけでAI活用を始められる(クリックで拡大) 出典:NEC

AI活用を現場に定着させる

 AAPF Solution Templatesは操作が容易なGUIなので、業務を熟知している現場担当者が足りないデータを用意したり、各現場の業務、条件に合うように修正するなどテンプレートのカスタマイズが可能。こうして現場の業務を理解している担当者が微調整を加えながら、現場に導入した後も、事業や市場環境の変化に合わせて、継続的に対応することで業務効率の向上と高度化を実現していくのである。

 「これまで調査〜企画の枠組みの中で業務専門家とコンサルが担っていた役割となりつつ、導入〜活用フェーズまでをシームレスにカバーするのがAAPF Solution Templatesです。業種や業務を特化することで、自社の業務のどこにAIが適用できるのか、どれだけの効果が得られるのかなどを、よりお客さまに理解し体感してもらえるようにしています」と後藤氏は強調する。

 大石氏もこう続ける。「データサイエンティストなどの分析のプロが試行錯誤しつつ一から分析設計を行うのと、現場の人たちが若干の手直しを施すというのではレベル感が違ってきます。AIのメリットの1つがさまざまな変化に柔軟に対応していけることです。製造業の各業務現場では、常に起こる大小さまざまな変化に対応し、さらなる効率化を目指して日々カイゼンが図られています。そうした変化に対するAIの強みに加え、そのAIによる分析に対しても、AAPF Solution Templatesにより現場の業務担当者が自らの手で継続的に変更を行っていけることにはとても大きな意義があると思います」。

「AAPF Solution Templates」によるAI活用の継続性 「AAPF Solution Templates」によるAI活用の継続性(クリックで拡大) 出典:NEC

「製品需要予測テンプレート」「保守部品需要予測テンプレート」を提供開始

 今後NECではさまざまな業種や業務ごとにAAPF Solution Templates上の分析テンプレートを順次拡充していく構えだ。その第1弾として、製造業向けに提供を開始するのが、「製品需要予測テンプレート」と「保守部品需要予測テンプレート」である。大石氏は「最初にこれら2つのテンプレートから提供することになった理由としては、製造業において、需要予測は必ず行う業務であること。そして、顧客ニーズの多様化やサプライチェーンの変化が今後ますます加速、複雑化していく中で、AI活用の効果がより大きく期待される領域であり、NEC内でも実践でその効果がすでに確認されていることが挙げられます」と説明する。また、労働力人口が減少する環境においても、「限られた人材で、より重点的なマネジメントが必要な対象への注力や、より高度な意思決定業務に専念することが可能になります」(同氏)と語る。

 製品需要予測テンプレートと保守部品需要予測テンプレートでは、最先端AI技術群NEC the WISEの独自技術の1つである異種混合学習エンジンを用いている。一般的な機械学習による予測の根拠はブラックボックスになっていることが多いが、異種混合学習エンジンはホワイトボックスである。AIがなぜそのような予測を行ったかを人が把握でき、業務の遂行や意思決定をスムーズに行えることが特徴になっている。

AAPF Solution Templatesを支えるAIプラットフォーム

 NECは200件以上にも及ぶ業種・業務別の分析事例をベースにAdvanced Analytics Platform(以下、AAPF)というAIプラットフォームを提供しており、AAPF Solution Templatesは、この上で利用できる。AAPFでは、「検証〜導入〜活用」の全フェーズを同一基盤上でシームレスに進めることができ、スキルの異なるプロフェッショナルの協働による迅速な価値の創出を支援することが可能となっている。ソリューションの利用形態についてはAAPFおよびAAPF Solution Templatesいずれもクラウドとオンプレミスの選択が可能だ。「検証までの段階ではクラウドで小さく始めるのがいいかもしれません。長期的に見ればメリットが大きいことが見えてくるはずですので、お客様のAI活用の検討フェーズやデータの機密性、データ量に加え、将来も見据えた周辺を含めた活用範囲の広がり等によって、オンプレミスかクラウドサービスか最適な環境を提案します」(後藤氏)。

「AAPF Solution Templates」の提供形態とライセンス 「AAPF Solution Templates」の提供形態とライセンス(クリックで拡大) 出典:NEC

 今後もNECでは、AAPF Solution Templatesの製造業向けのテンプレートの拡充を図っていく。既に現在も品質の不良要因を分析する「品質不良要因分析テンプレート」を開発中であり、2019年度のリリースを予定している。大石氏は「やはり製造業のお客さまからは、品質に関するニーズを多くいただいています。今後もお客さまの声に耳を傾けながら、製造業のAI活用を支援し続け、ものづくりの高度化の実現に貢献していきます」と述べている。

今後のAAPFやAAPF Solution Templatesの展開に意気込む大石氏(右)と後藤氏(左) 今後のAAPFやAAPF Solution Templatesの展開に意気込む大石氏(右)と後藤氏(左)

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アイティメディア営業企画/制作:MONOist 編集部/掲載内容有効期限:2019年4月10日