PRESS RELEASE （サービス）
2016年6月9日
富士通株式会社
ものづくりに特化したAI活用基盤を開発し、コンサルティングサービスで提供
設計期間の短縮や生産品質の向上など、AIを活用したものづくり革新を支援
当社は、このたび、お客様のものづくりを支援する「ものづくり統合支援ソリューション」に、設計・生産現場でAI技術を活用するためのコンサルティングサービスを追加し、2016年10月より提供します。本サービスは、ものづくり現場にAIを取り入れるための機能を新たに体系化したものづくりAIフレームワーク（注1）を活用します。
ものづくりAIフレームワークは、当社のAI技術「Human Centric AI Zinrai（ジンライ）」を実装し、学習データベースやAI処理エンジン、認証サーバなどから構成されるAI活用基盤です。本基盤は、スマートなものづくりのためのプラットフォームとして社内のものづくり現場での実践を経て、今回提供するものです。
コンサルティングサービスでは、設計・生産現場における各種製品や様々な業務プロセスごとに学習データベースを構築し、継続的に学習することでAIの高精度化を可能とするものづくりAIフレームワークを使用し、お客様のニーズや製品特性にあわせて、収集するデータの選別や、予測精度向上のためのデータチューニングなどを行いながら、お客様のものづくり現場へのAIの導入を支援します。
これにより、たとえば、プリント基板の設計期間の短縮や生産ラインの作業効率化が可能になり、継続して学習していく仕組みを提供することで、お客様のものづくり革新に寄与していきます。
AIを活用するためには、過去の資産や現場から収集したビッグデータからノウハウや経験を抽出し、学習データベースに集約、モデル化することが必要になります。しかし、ものづくりの現場では、各種製品や、仕様検討、設計、検証、製造といった工程ごとの業務プロセスが存在し、それらのシーンごとに要求される高度な予測や判断処理を実現する標準的なモデルが存在しないため、その都度適合したモデルを構築することが課題でした。
今回、学習モデルを製品や業務プロセスごとに使い分けることができるものづくりAIフレームワークを開発し、コンサルティングサービスと合わせて提供します。
ものづくりAIフレームワークの特長
図1. システム構成
- 利用シーンに応じた学習データベースを構築
ものづくり現場での、各種製品や、仕様検討、設計、検証、製造などの様々な業務プロセスごとに、それぞれ高い精度で予測や判断処理を行えるように、利用シーンに応じた異なる学習データベースを個々に構築します。
- 世代管理機能により予測精度向上を実現
学習データベースは製品の設計・生産の周期ごとに世代管理され、使えば使うほど継続した学習によって予測精度が向上します。そのため、開発中の新製品にもAIを適用することができ、安定した運用が可能です。
- 強固なセキュリティ機能を搭載
ユーザー認証、通信の暗号化により大切な学習データベースを保護します。
- 既存システムへの容易な組み込みが可能
標準的なWebAPI群を備え、お客様の既存システムとの連携を容易にします。これにより、たとえばお客様のCAD基盤や製造ライン装置などのデータ生成や予測にAIを活用することができます。
ものづくりAI活用例
- 電気系設計におけるプリント基板の設計支援（基板層数の見積もり）（注2）
AI活用により、新製品の部品数や基板サイズなどの特徴を入力するだけで、学習データベースから必要なプリント基板の層数を予測します。これにより、プリント基板の設計工程を約20%短縮できます。
図2. プリント基板の層数予測 - 構造系設計における3Dモデルの類似部品検索（注3）
3Dモデルの類似部品検索では、例えば、ネジの3Dモデル検索において、従来の類似度算出の手法では検索精度が68%であったのに対し、AIを活用することで96%まで向上させました。AIを活用した高速かつ高精度な類似部品検索は、過去の似た形状の部品を使っている設計データの流用や、障害時の原因となった部品の他製品への利用状況の検索など、様々なシーンで活用できます。
図3. 3Dモデルの類似部品検索 - 生産ラインにおける画像認識プログラムの自動生成（注4）
生産ラインのカメラによる画像認識で部品の位置や姿勢を検出するプログラムにおいて、正解データを学習し、高い認識精度を実現するプログラムを自動で生成することができます。社内事例では、画像認識専門エンジニアがプログラムを開発した場合と比較し、プログラムの開発期間を10分の1に短縮し、画像の認識精度を97%まで向上させました。
図4. 画像認識プログラムの自動生成
ものづくり現場でのAI導入のコンサルティングサービス
昨今、ものづくり現場にもAIの活用を検討するお客様が増えてきましたが、前例がないため、導入が困難な状況です。当社のコンサルティングサービスにより、課題抽出、POC（概念実証）、データ選別、データチューニングによる継続的なAI強化などを行い、お客様のものづくり革新を実現していきます。
販売価格、および提供時期
| サービス名 | 販売価格（税別） | 提供時期 |
|---|---|---|
| ものづくり現場でAIを活用するための コンサルティングサービス |
個別見積 | 2016年10月より |
販売目標
2018年度末までに売上15億円（当社の決算期は3月末日です）
商標について
記載されている製品名などの固有名詞は、各社の商標または登録商標です。
以上
注釈
- 注1 ものづくりAIフレームワーク：
- 富士通アドバンストテクノロジ株式会社（代表取締役社長：宮澤秋彦、本社：神奈川県川崎市）が開発。
- 注2 プリント基板の設計支援（基板層数の見積もり）：
- 株式会社富士通研究所（代表取締役社長：佐々木繁、本社：神奈川県川崎市）が開発。
- 注3 3Dモデルの類似部品検索：
- Fujitsu Laboratories of Europe Limited（代表取締役社長：中田恒夫、本拠地：英国ロンドン）が開発。
- 注4 画像認識プログラムの自動生成：
- 富士通研究所が開発。
関連リンク
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