佐賀県にて「AI初めの一歩 今さら聞けない!? 製造業におけるAI／IoT」のセミナーを行いました

今回は佐賀県産業スマート化センターよりAIに関するセミナー依頼を受け、佐賀県にやってきました。

セミナー会場へ

佐賀駅から車で約10分ほどで佐賀県産業スマート化センターに到着。

当日はWeb上でLive配信もしており、当日来場いただいた30名弱のお客様以外にもWeb配信をみている方が10数名いらっしゃいました。
スマート化センターの方から「普段の他のセミナーに比べても申し込みがとても多い」とのこと。
佐賀県でもAIに関する興味関心が高いことが伺えました。

AI入門

早速、AIチームの熊田よりAIの基礎について説明。

「AIとは人工的に作られた人間のような知能、ないしはそれを作る技術」と東大の松尾豊教授は定義しているようです。

人間は「経験」から学習するが、機械学習では「大量のデータ」から学習する。

データから法則を見つける作業が「学習」「訓練」と呼ばれ、見出した法則を未知のデータに適用することで「予測」する。そして、その法則を表現するアルゴリズムを「予測器」と呼ぶ。

学習には「教師あり」と「教師なし」の２手法がある。

「教師あり」学習の代表的な手法。

「教師なし」学習の代表的な手法。

機械学習の目的はテストデータに対して、正しい予測を行うこと。

「特徴」を抽出する大きな流れ。

「特徴」とは何かを説明。

画像の「特徴」は多次元ベクトルで表現される。

過学習とは、予測器が訓練データに過度に適用してしまったために起こる現象。

過学習のイメージは（C）のグラフ。

AI入門のまとめ

佐賀県にて「AI初めの一歩 今さら聞けない!? 製造業におけるAI／IoT」のセミナーを行いました
・機械学習・深層学習とはAIを実現する手段である。
・深層学習は機械学習の１手法である。

機械学習の目的は、未知データの振る舞いを予測することである。

機械学習には「教師あり」と「教師なし」の2種類がある。

深層学習では、特徴量抽出器と識別器がニューラルネットワークに置き換わる。

深層学習はBlack Boxになりがちである。

異常検知

異常検知とは、他と異なる振る舞いを見つけること。

K-近傍法。

AIを活用するための準備

続いて、セールス担当の脇坂よりIoTを含めた内容で説明。
セミナーに来ていただいたお客様は製造業の方が多かったので、工場などの工作機械などからデータ取得する話や、データの蓄積、可視化などを説明。

こちらは縦軸に付加価値、横軸にIoT導入フェーズを表したグラフ。
データ取集、データ蓄積、データ可視化は「課題発見」フェーズとして付加価値はあまり感じられない。
しかし、データ活用や自動化では「課題解決」フェーズとして付加価値が高くなる。

ここで今回説明したようなAIを活用してビジネスとして収益改善などにつなげていく。

AIセミナー会場では…

セミナー全体を通して、多くのお客様が真剣にメモをとられており、質疑応答時間では合計10問以上の質問をいただき、受講者の意欲も高かったと感じました。

今後もこのようなセミナーを開催していきたいと思います。
このようなご要望あれば、ぜひこちらからお気軽にお問い合わせください。

佐賀のお土産で買っていきましたが、美味しいと好評でした。
佐賀にお立ち寄りの際には、お土産にいかがでしょうか。