製造業でのAI人材育成を何からすればいいか分からない、そもそも何ができたら「AI人材」なのか？ そんな悩みを抱えるご担当者様に向け、製造業におけるAI人材育成をテーマとして、2020年6月12日にオンラインセミナーを開催しました。
セミナーでは、事例を交え、我々が実際に案件を進めるなかで見えてきた製造業に求められるAI人材教育についてご紹介しました。

当日は150名を超える方にご参加いただきました。ご参加いただいた皆さま、ありがとうございました！
セミナー中のQ＆Aコーナーでは、30件を超えるご質問をいただきました。時間切れでお答えできなかった質問も含め、皆さまからのご質問への回答をまとめました。本ページでご紹介します。

どんな人がAI人材に向いている？

AI人材は数学が強くないといけませんか

データ解析やAIアルゴリズム開発・チューニングの業務に携わる場合は、高等数学の知識は必須です。
ただし、課題抽出や実装までのマイルストーン設計といった業務については、データサイエンティストやAI研究者ほどの数学知識は必須ではありません。

社内の人材のなかで、どんなマインドを持った人をAI人材に教育すればいいでしょうか？

スカイディスクでは、既存の仕組みに捉われず新しいことにチャレンジし続ける方が、AI人材に向いていると考えています。

経営層からの理解が得られない…

AIプロジェクトを推進中において、AI知識の無い上位陣（データを集めまくって、覚えさせればいいという考えの人）における理解活動をする上でのコツや知見はりますか？

スカイディスクのAI人材育成サービスでは技術者向けだけではなく、経営層・マネージャー層向けにもアレンジが可能です。ぜひご相談ください。

どんなチーム体制をつくればいいの？

AIをはじめデータサイエンスを社内で進めていく上で、組織としてチームを作って進めるのが良いのか、それぞれの現場で担当者に任せて進めるのが良いのか、どちらでしょうか？

AIプロジェクト推進においては、データ分析もさることながら、ワークフローへの導入マイルストーンの設計と、それを踏まえた事業計画・予算案の策定、経営陣含めた関係各所との部署横断的な調整など、その業務内容は多岐に渡ります。
そのため、スカイディスクでは前者の「組織としてチームを作って進める」をおすすめしています。

スカイディスクAI人材育成サービスについて

ミニマム何名からスタート可能でしょうか？

スカイディスクのAI人材育成サービスは5名以上を推奨しておりますが、ご要望に合わせてアレンジが可能です。ぜひご相談ください。

教育についてPythonを全く理解していない人は今までに参加されていましたか？もしいらっしゃるなら、その方は3カ月で形になりましたか？

過去にはプログラミング経験のない方に対しての研修実績もございます。

製造業でのAI導入

汎用AI分析ツール(サービス)は製造業などのプロセスデータ解析に向いてると思いますか？ 業務データ(人事、経理、マーケティング)分析の事例が多いので。

製造工程におけるプロセスデータは、同じ業種業態の製品であっても、データの構造や質が大きく異なるケースが大半です。そのため、汎用的なAIモデルではお客様の課題解決が難しい場合が多いです。

世間一般と貴社のそれぞれで、パッケージAIをそのまま活用できるケース、パッケージAIをカスタマイズして運用するケース、専用AIを新規開発するケース、他にもあれば、はどのくらいの比率でしょうか？

スカイディスクでは、大半が「専用AIを新規開発するケース」に該当します。
特に製造工程におけるデータについては、「パッケージAIをそのまま活用」、「パッケージAIをカスタマイズして運用」でのお客様の課題解決は難しい場合が多いです。

御社の経験で、何かしらのプロセス判定（例えば品質不具合の判定）をAIでした場合にその後工程でやっぱり人が介入するケースは多いでしょうか？※AIの信頼性についてお伺いしたい

AIモデルの精度はデータ量と質に依存します。たとえば、良品・不良品判定のAIモデル開発の場合、すべての不良品パターンの学習データを最初から網羅していることはほとんどありません。そのため、開発段階から100%に近い精度を求めると、プロジェクト着手前のデータ収集に多大な時間を要することになりかねません。
そのため、スカイディスクでは初期の実装段階では人が最終チェック・最終判断を担うかたちでワークフローを設計し、実装後もAIに学習させながら精度を上げるアプローチをおすすめすることが多いです。

産業でのAI導入

世界における日本のAIという点では遅れているのでしょうか？先行している国はどのあたりでしょうか？

日本のAI活用は諸外国に比べて遅れていると言われています。企業の対応・準備の遅れ、就労者のAI活用スキルの習得意欲の低さなどが指摘されています。
まずは「AIへの理解」を深めることが活用に向けた第一歩かと思います。
AI活用が先行している国は、中国や北欧系の国々が挙げられます。学術的にはアメリカ・カナダ等が先行しています。

データについて

スカイディスクさんでは、どれくらいの量のデータがあれば、AI開発をスタートしますか？

AI開発に必要なデータ量については、解決したい課題の内容や保持しているデータ形式などによって異なります。
また、データ量だけでなく質という観点も非常に重要です。
スカイディスクではAI開発着手前に無償でデータ診断のフェーズを設けており、事前にAI開発に必要なデータであるかを確認しております。お気軽にご相談ください。

自社にAIを導入したいがまとまったデータがない場合、データを集めるところから始める必要がありますが、気を付けるポイントなどはありますか？

AI導入においては、データの質が非常に重要です。
スカイディスクでは、データ収集方法についてもコンサルティングが可能ですので、ぜひご相談ください。

予算について

予算はいくらスタートでしょうか？最低から最大前提条件はそちらで定義していただいてかまいません。また、AIノウハウの部分はどちらに所有権があるのでしょう

PoCまで行う場合は500〜1,000万円程度となります。案件内容によって異なりますので、ご気軽にご相談ください。
なお、AIの知財につきましては経済産業省が発表している「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」に基づき定めており、基本的にはスカイディスクに帰属します。

そのほかAIプロジェクトについて

特徴量の自動抽出はCNN（畳込みニューラルネットワーク）が得意であり、AI全てが出来るとは思えません。そのあたりもAIが一人歩きしている理由かと思います。スカイディスクさんでは課題に対するアプローチのアドバイスも可能ですか？（これは統計的アプローチ、これはディープラーニングなど）

スカイディスクではさまざまな分析アプローチ（特徴量抽出手法や機械学習、統計的手法など）の実績があります。分析アプローチのアドバイスも可能ですので、ぜひご相談ください。

AIによる回答はブラックボックスとなり、結果の説明に困ることがあると聞きますが御社の製品の場合は回答にいたった理由についての説明を行うことが可能ですか？

スカイディスクではPoCの段階で、AIの精度と判断根拠を可能な限り検証レポートというかたちで提示しています。

AIを使ったシステムを導入した場合、ベンダーとクライアントの導入後の役割と費用に関するイメージがいまひとつはっきりしません。役割が明確にならなければ人材も育成できないのでは？また、投資の判断もできないのではないでしょうか。

ベンダーとクライアントの導入後の役割については、案件設計時にご相談させていただいた上で御見積をご提示いたします。

スカイディスクのAI導入について

御社の強みを教えてください！

これまで製造業のお客様を中心に累計200件以上の案件を実施しており、プロセスデータ、振動、音など、さまざまなフォーマットのデータの取り扱い実績があります。
また、社内の人材育成や業務課題の抽出・整理など、AIモデル開発だけでなく、お客様の状況にあわせた伴走型のサポートをいたします。

画像データ、数値データともに利用可能ですか？

画像データ、数値データともに解析・AI利用可能です。
またマルチモーダルという学習法で同時に利用することも可能です。マルチモーダルはデータの紐付きに制約が存在するため、開発難易度が高くなります。

化学プラントや製油所の様な連続製造装置の制御安定化、製造最適化に取り組んだ事例は、ありますか。

取り組んだ実績はございます。興味がありましたら、スカイディスクの営業担当より詳細についてご説明させていただきますので、ぜひご相談ください。

製造業の中でも様々な製品を製造する企業がありますが、スカイディスクさんの得意な顧客製品傾向はありますか？（部品切削、板金、化学薬品、など）

顧客製品での得意・不得意は特にありません。
スカイディスクではプロセスデータ、振動、音などさまざまなフォーマットのデータの取り扱い実績がありますので、まずはご相談ください。

そのほか

弊社は中小企業を対象とするコンサル会社ですが、御社と協業や提携などできればと思いますが、そのようなパートナー制度などありますか？

パートナー契約についても、こちらからお気軽にご相談ください。