未来を変える日記

徳之島トライアスロンを目指して

日立金属でSociety 5.0を考える

PE資格と継続教育

 2018年秋に取得したPE資格(米国の技術士)。下の写真(ライセンス証)の通り、当方はテキサス州で登録しました。テキサス州で資格を維持する場合、年間15時間の継続学習の記録提出が義務付けられております(毎年更新)。

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ライセンス証左上のロゴ

 この継続学習。私自身は、こうした制度をきっかけに自身の見識を広げたいと思ってます。学習の方向性はまだ固まっていませんが、今の所は日本機械学会の講習会やセミナーに参加してみることにしてます。

 ということで、今回の記事はその内容報告であります。

 なお、記事を一般公開するブログという特性上、内容は今回の講習会をきっかけに学習した一般的な話、既にネットやらで公開されている話に留めている点はご承知おきを。あと、講習会の日は年休を取得し、自費で参加してます。

籠原駅へ

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 1月14日火曜日、埼玉県の籠原駅で待ち合わせ。近くの日立金属さんの最先端研究施設GRITを見学し、スマートマニュファクチャリングについてお話を伺えるそうなのです。

グローバル技術革新センター(GRIT)について

 日立金属は、高級工具鋼、磁性体(モータのコア部品)、特殊鋼材、鉄道用電線・ケーブルなどをつくる総合素材メーカ(日立金属 - Wikipedia)。国内海外に広がる各種拠点を束ねる全社(コーポレート)の研究所としてGRITは位置づけられているそう。

 見学会で研究所内も回ることができましたが、歴史あるメーカらしからぬ最先端な建物で驚きの連続でした。下は公開されているPR動画。中の様子が映されてます♪ 吹き抜けの所(1:35辺り)は建物内にドローン飛ばして撮影したんだとか!

www.youtube.com

GRITは活発な外部との交流を目指す

 上の動画にある通りの最先端デザインの研究所。研究員らのイノベーションの刺激になるのは勿論、社外の人との活発な議論を促す狙いもあるそうです。目指すのは、Open Inovationで協創、共同研究、依頼研究、産学連携という言葉が並びます。

オープンイノベーション?

 あったらいいな(ニーズ)と頑張ればできそうなこと(シーズ)を研究開発でマッチングさせて、実際のビジネスになる形で製品やサービスとして市場に送り出せれば、技術革新(イノベーション)となり得ます。

 但し、従来型のイノベーションでは、研究開発のタネは、企業の枠内に留まるものでした(左のスライド)。枠内に留まるため、実際の形に至れないタネがどうしてもでてきてしまいます。

 これを、オープンイノベーションでは、企業や大学の垣根を越えて、連携しあいましょう!とする考え方だそうです。 組織の垣根を超えますから、知的財産の保護や守秘義務契約の締結、ライセンス契約などの諸問題はありますが、A社では製品化できなかった技術が、B社ではサービスとして市場に、あるいは大学での成果物に繋げられるかもしれません。

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AIとかIoTとの関係

 前述のオープンイノベーションは、最新のAIやIoTとも関係し、例えば、下の引用にもある「なんでもInspector」の開発に繋げられているそうです。

名前の通り、あらゆる形状の製品を検査・計測するための装置です。AIを取り入れることで、人間がティーチング(教示)しなくてもさまざまな製品に対応。

GRIT TOUR | 日立金属 新卒採用情報

 ほほう、この辺、スマートマニュファクチャリング(=賢い生産技術!)と思い、公開情報の範囲で検査技術とAIに関連する情報を追うと、 以下のような記事がありました。なお、こちらの記事は、今回のセミナーとは直接の関係はありません。

人手の設計で上記課題に対応するためには、撮像方法の工夫や各種画像処理手法の組み合わせなど、試行錯誤が必要となる。他方、Deep Learningではこれらの課題を学習によって解決し、人手によるアルゴリズム設計などは不要となる。

https://mavic.ne.jp/ai_gaikankensa-wiseimaging/

 画像情報から欠陥(この場合は蛇腹の傷)を検出するのに、人力でソフトウェアのアルゴリズムを設計するのではなく、Deep Learningという手法にて、ソフト自身に学習をさせるのですね。

 こうした技術の積み重ねで、検査業務の無人化が可能になってきそうである反面、ちょっと気になるのは・・・

未来のスマート工場で我々は何をしたらいいんですかね?

 一般的には、高スキル(工場なら研究職、エンジニア職など)は今後はむしろ増える。中スキル(事務補助員など)は減る、と言われているそうです。 

www.asahi.com

 中スキルの定義が難しいですが、上の「なんでもInspector」の事例をみるに、完成品の検査をして「合格品」「不合格品」に仕訳をするお仕事は減るのかもしれない。最も、日本の場合は労働人口が減少しているので、高コストであってもAIで代替えに繋がる下地があるのだと思いますが。

その答えがSociety 5.0?

 だという。これまでの効率重視で大量生産・消費型社会から、高度に発達した機械技術・情報技術の支援の下、一人一人が溢れる個性を活かして才能を遺憾なく発揮できる青写真があるそうな。

 この記事を書くのにあたって色々調べてみたら、それ、Society 5.0でしたね。

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http://www.keidanren.or.jp/policy/2018/095_honbun.pdf

いや、壮大すぎて全然わかんねぇよ

 上の引用画像と引用元(内閣府の文章)では全くもってイメージが湧かない。

 そんな時は、とにかく、自分の目先にある世界から考えてみるのが鉄則。例えば、今回見学したような日立金属の生産ラインではどうなるのだ?と調べると、次の記事を見つけた。

作業員の標準的な動作や、設備・材料の状態を定量的に把握できることを確認し、作業員の逸脱した動作やライン設備の動作不具合などの予兆を検出する「画像解析システム」を開発しました。

IoTとAIを活用し定量化する「働きやすさ」への新たなアプローチ:社会イノベーション:日立

 要するに、IoT(Internet of Things)で機械と機械をネットで繋ぎ、分析用のデータを拾う。更に、AI(人工知能)にて工場内カメラの画像を解析。工場内作業者の動きと各種機械の連携させて最適解(最も効率的な立ち回り方)を分析する。

 これで、かつては一部の熟練者にしか分からなかった効率の良い動き方を導きだすことができるようになる。

 つまり、Society 5.0におけるIoTとAIは、工場の中で働く人に、働き方(例えば機械操作のコツ)の習得が容易になる環境を提供するもの。(リンク先の記事には、そこまで書いて無いんだけど)そうした環境を得ることで人はより高度な仕事に集中することができる、という。

 (´ε`;)ウーン…、例えば、オリンピックを目指す水泳選手に、掃除や片付け、食事準備などの雑事に捕らわれずに練習に集中できる環境を提供するようなものでしょうか。あれ、工場の中で働く人が目指すの、、、オリンピックじゃないよね。

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やっぱ理解が足りてないかなぁ

 それでも先進的な日立金属のGRITを起点に、Society 5.0、Deep Learningなどの未来社会のキーワードがぼんやりと得られたと思う(いわゆるメタ認知の形成)。

 深く考えると沼に嵌ってしまう。

 次の学習機会に、また追いかけてみよう。