生産性 製造業

　日本が世界に誇る「ものづくり」の現場においても人工知能の導入が進んでいます。 　これまでの大量生産の現場では、動作手順が記録された機械が同じ動きを繰り返し行うことが求められてきました。今後の社会では、多品種少量生産が進展し、そこで培った技術は農業や家庭など他分野にも用途が拡がります。この場合、状況に柔軟に反応して動き、システムを最適化できる機械が必要となります。
　そのためにはロボットの作業動作を自動生成できる技術が必要となります。そこで、組立作業の最終状態を提示することで作業工程の自動計画を実現させるロボットの研究などを進めています。また、状況だけでなく加工プロセスも追加した模擬工場を構築し、動作機器の稼働状況把握、異常予測などにも取り組んでいきます。
　この分野では、風力発電装置の障害・危険の予兆を検知し、早期のメンテナンスを可能にするシステムの開発が実機での検証実験の段階に入りました。また、タオルや洋服など、予め形状がモデル化できない柔軟物をロボットに操作させる技術の開発なども進んでいます。ここでは、深層ニューラルネットを用いた模倣学習手法など、最新の技術が活用されています。 　これまで機械が担ってきた「効率化」の役割だけでなく、品質や精度の向上の面でも人工知能の可能性が拡がっています。