【リアル開催・東京】製造業のAI活用
関東- 開催日時
- 2024年3月14日
- 開催場所
- 東京都中央区
【満員御礼！】「製造業のAI活用」のお申込を締め切りました
【開催概要】
日 時：2024年3月14日（木）14：00～（開場13：30）
会 場：日刊工業新聞社 地下1階会議室
参加費：無料
主 催：モノづくり日本会議
参加証：参加登録された皆様には、参加証をメール送付します。
定 員：100名
会 場
場 所：日刊工業新聞社 地下1階会議室
住 所：東京都中央区日本橋小網町14番1号（住生日本橋小網町ビル）
アクセス方法はこちら
【プログラム】
◆14：00-14：10
開会挨拶・主旨説明
◆14：10-14：55
意味理解の奥にあるものを探る
～ 大規模言語モデルの活用を考察する ～
＜講演内容＞
大規模言語モデル（LLM）の登場により、言葉の意味が機械的に取り扱えるようになりつつあり、人間と機械の関係性も、今までのように人が機械の機能を理解した上で機械に合わせて指示を与える形から、自然言語によって意味のやりとりを行うようになった。これにより、生活、社会、産業の大きな変革が見込まれている一方で、意味理解がもたらす進化に対する万能感も大きくなっている。人間の活動は意味理解によってすべて代替えできるものではなく、未来の産業を予測するには、意味理解の上にある人間の思考や活動、その本質が持つ軸や見立てを出せるようになる必要がある。本講演では、実際の業務の中からLLMの持つ特徴、本質的にできないこと、人の思考との違いなどを数個提示し、業務における意味理解では解決できない部分を見立てる。それとともに、意味理解を用いることで生まれる新たなデータ利用の可能性について論じる。
大規模言語モデル（LLM）の登場により、言葉の意味が機械的に取り扱えるようになりつつあり、人間と機械の関係性も、今までのように人が機械の機能を理解した上で機械に合わせて指示を与える形から、自然言語によって意味のやりとりを行うようになった。これにより、生活、社会、産業の大きな変革が見込まれている一方で、意味理解がもたらす進化に対する万能感も大きくなっている。人間の活動は意味理解によってすべて代替えできるものではなく、未来の産業を予測するには、意味理解の上にある人間の思考や活動、その本質が持つ軸や見立てを出せるようになる必要がある。本講演では、実際の業務の中からLLMの持つ特徴、本質的にできないこと、人の思考との違いなどを数個提示し、業務における意味理解では解決できない部分を見立てる。それとともに、意味理解を用いることで生まれる新たなデータ利用の可能性について論じる。
国立情報学研究所 教授
宇野 毅明 氏
【プロフィール】
1998年東京工業大学にて博士(理学)を取得。同経営工学専攻助手を経て2001年国立情報学研究所助教授着任，現在は教授。専門はアルゴリズム理論、データマイニング、ビッグデータなど。クラスタリングやパターン発見、列挙などの世界トップレベルのアルゴリズムを構築。2010年文部科学大臣表彰 若手科学者賞受賞。近年は、文理融合による情報学の新しい問いの構築とそのデザイン技術の研究を行っている。
◆14：55-15：15
AI活用に於けるDX推進。着手すべき始めの一歩
＜講演内容＞
コロナ禍を経てDX推進、AI活用と急速にパラダイムシフトが進みつつあります。
そのような状況下で「まずシステムリプレイス、ツールやソリューション導入！」と一見すると解り易い形で取り組みを開始しているケースが散見されます。
しかし、詳細をお聞きすると「システムの一部機能しか使われていない」「運用が変更になって面倒に」「全体を見渡すと効果に疑問(部分最適)」などです。
話は変わって、脱炭素からのEV推進の流れは今も続いていますが「燃料、電力生成からタイヤ駆動まで」の比較や「LCA：製造・使用・廃棄などを通した環境負荷の評価」で複数メーカーから「EVの選択が必ずしも脱炭素に繋がらない」というレポート、提言がされています。
しかしながら世の中の流れや政治、市場評価もあり、実態はかき消されて「脱炭素、カーボンニュートラル」などお題目だけで推進される側面がある事も事実です。
今回の講演はDX、AIなどのワードで突き進みがちなケースも冷静になって「今、何を見据えて何をすべきか」の一助となる為、「システム、ツール、ソリューション導入だけでは無い。受け入れて活用する為にすべきこと」を事例も交えてご紹介します。
SCSKサービスウェア 製造サービス事業本部 統括部 課長
種子田 竜介 氏
【プロフィール】
そのような状況下で「まずシステムリプレイス、ツールやソリューション導入！」と一見すると解り易い形で取り組みを開始しているケースが散見されます。
しかし、詳細をお聞きすると「システムの一部機能しか使われていない」「運用が変更になって面倒に」「全体を見渡すと効果に疑問(部分最適)」などです。
話は変わって、脱炭素からのEV推進の流れは今も続いていますが「燃料、電力生成からタイヤ駆動まで」の比較や「LCA：製造・使用・廃棄などを通した環境負荷の評価」で複数メーカーから「EVの選択が必ずしも脱炭素に繋がらない」というレポート、提言がされています。
しかしながら世の中の流れや政治、市場評価もあり、実態はかき消されて「脱炭素、カーボンニュートラル」などお題目だけで推進される側面がある事も事実です。
今回の講演はDX、AIなどのワードで突き進みがちなケースも冷静になって「今、何を見据えて何をすべきか」の一助となる為、「システム、ツール、ソリューション導入だけでは無い。受け入れて活用する為にすべきこと」を事例も交えてご紹介します。
SCSKサービスウェア 製造サービス事業本部 統括部 課長
種子田 竜介 氏
【プロフィール】
2002～2015年 BtoB製造系コールセンターを中心に現場の管理、マネジメント
2016～2019年 製造メーカー様の営業
2020～2024年 新規ソリューションの企画、構築、展開
・現場でのシステムやソリューション導入、活用経験を経て営業部門に従事、
現在は統括部にてお客様のDX推進に於けるアセスメント、コンサル、
ソリューション導入に携わる
2016～2019年 製造メーカー様の営業
2020～2024年 新規ソリューションの企画、構築、展開
・現場でのシステムやソリューション導入、活用経験を経て営業部門に従事、
現在は統括部にてお客様のDX推進に於けるアセスメント、コンサル、
ソリューション導入に携わる
◆15：15-15：30 休憩
◆15：30-16：15
モノづくりのDX ー製造業におけるAIの現場適用事例－
＜講演内容＞
先行きが不透明で予測困難な社会において、製造業では強靭・柔軟・迅速なモノづくりの実現が重要な課題である。日立ではこのような課題に対処すべく、“Illuminate”と“Data”を組み合わせた造語である”Lumada”をキーワードとしたデジタルトランスフォーメーション(DX)を推進してきた。データに光をあて、新たな知見を引き出すことで、経営課題の解決や事業の成長に向け挑戦している。
本講演では、AIやIoT技術を活用した日立内のDX推進事例について紹介する。DXコンセプトとしてバリューチェーン全体のEnd to Endでの最適化を掲げ、経営指標改善に注力してきた。具体的には、数理最適化やリコメンドアルゴリズムなどの最新技術を活用し、部品在庫の適正化や修理業務の効率化を推進した。それらのモノづくりDX活動の内容や、課題、苦労、対策について解説する。
本講演では、AIやIoT技術を活用した日立内のDX推進事例について紹介する。DXコンセプトとしてバリューチェーン全体のEnd to Endでの最適化を掲げ、経営指標改善に注力してきた。具体的には、数理最適化やリコメンドアルゴリズムなどの最新技術を活用し、部品在庫の適正化や修理業務の効率化を推進した。それらのモノづくりDX活動の内容や、課題、苦労、対策について解説する。
日立製作所株式会社 モノづくり戦略本部 主任技師
阿久津 糸江 氏
【プロフィール】
1998年に慶応大学理工学部卒、入社以降、通信機器のハードウェア開発を経て、日立グループ全体にわたる製造現場におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)に携わる。
製造・品質現場で蓄積されるデータと画像、音声などのセンサーデータを組み合わせたデータ解析や自動化を通じて、生産性を向上させる取り組みを推進。
近年では、AI技術を活用した品質検査の自動診断や在庫最適化などのプロジェクトに取り組む。
製造・品質現場で蓄積されるデータと画像、音声などのセンサーデータを組み合わせたデータ解析や自動化を通じて、生産性を向上させる取り組みを推進。
近年では、AI技術を活用した品質検査の自動診断や在庫最適化などのプロジェクトに取り組む。
◆16：15-16：25
質疑応答＆トークセッション
【満員御礼！】「製造業のAI活用」のお申込を締め切りました
オンライン配信はありません。