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Use cases of AI in SMEs

Use cases of AI in SMEs

2018年12月7日(金)日本商工会議所でやった講演「中小企業におけるAIの活用について」資料

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masashiokawa

December 07, 2018
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  1. 中小企業におけるAIの活用について 2018/12/7 ウイングアーク1st株式会社 Connected Industriesエヴァンジェリスト 大川真史(Masashi Okawa)

  2. Copyright © 2018 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 自己紹介:大川真史(おおかわまさし) 

    明治大学サービス創新研究所 客員研究員  東京商工会議所「スマートものづくり推進事業」 専門家ワーキンググループ 座長  栃木県「IoT等専門家派遣事業」専門家  ロボット革命イニシアチブ協議会(RRI)中堅中 小AGメンバー  勉強会コミュニティ「エンタープライズIoTLT」 「ヘルスケアIoTLT」「M5Stack User Group」 「D Empowerment Lab」主催者 ウイングアーク1st株式会社 Connected Industriesエヴァンジェリスト @masashiokawa masashi.okawa1 1 【キャリア/テーマ】  「デジタル化による産業構造転換」に関する研究/情報発信  前職:経営戦略コンサルティング→製造業のサービス事業化→シン クタンク 【プロジェクト(官公庁)】  経済産業省「中堅・中小製造業IoT導入コンサル手法調査」(2016)  総務省「情報通信分野における国際的な研究開発の在り方に係る調査」(2018)  日本商工会議所「中小企業活力増強のためのITサービス・レシピ」(2018)  東京商工会議所「中小ものづくり企業によるデジタルツールの活用に関する調査」(2017)  RRI「スマートものづくり応援ツール・レシピ」「IoTユースケースマップ」(2016~) 【講演】(2014年~)  官公庁:経済産業省、新エネルギー・産業技術総合開発機構、地方自治体、公設試  団体:日本経団連、経済同友会、日本商工会議所、業界団体、学会  商工会議所:東京、大阪、名古屋、神戸、札幌、静岡、青梅、小山、三条、茅野、甲府等  民間:企業グループ内講演、ワークショップ、アドバイザリー 【出版・寄稿】(2015年~)  出版:「IoTまるわかり」「ビジュアル解説IoT入門」(ともに三菱総合研究所編)  寄稿:読売新聞朝刊、日経新聞朝刊、朝日新聞朝刊、日刊工業新聞、読売オンライン(帝 京大学入試問題)、日経ビッグデータ(連載)、プレジデント(特集監修)、週刊東洋経 済、日経 Biz Gate、日経コンピュータ、サイゾー、学会誌、専門誌
  3. Copyright © 2018 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. AI概要 2

    • 学習・推論・判断などの働きをコンピュータを使って人工的に実現したもの。 • マシンラーニング(ML)導入事例が増え、ディープラーニング(DL)に注目が集まっている。 出所:NVIDIAブログ「人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは」より講演者作成 https://blogs.nvidia.co.jp/2016/08/09/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/ 学習データ (因果が明確) マスメディアを賑わす事例 (碁、将棋、対話、画像診断、 渋滞予測、高精度故障予測) 現実的な導入事例が増加 (ルールベースの生産計画、 簡単な需要予測/故障予測) 機械学習の簡単なしくみ 推論モデル 生成 推論エンジン (モデル) ・アルゴリズム選択 ・チューニング ・生成モデル評価 ・・・ 未知の データ 推論結果
  4. Copyright © 2018 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. デジタル化に必要な機能とAIの位置づけ 3

    • 多くの中小企業ではデータ(種類、量、タイプ)が少ないのでいきなり分析(AI等)は難しい。 • まずはデータの種類や量を収集するところから始めて分析をAgileに進めるべき企業が多い。 出所:RRI第2回中堅・中小製造業向けIoTツール&レシピ 募集概要(https://www.jmfrri.gr.jp/event/seminar/504.html)より講演者作成
  5. Copyright © 2018 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. AIツール例:Azure Machine

    Learning Studio 4 • ドラッグアンドドロップによるUI操作でモデル作成が可能。コードを記述せずに実装。 • チュートリアルやサンプルが豊富。追加・更新されている。 出所:Azure Machine Learning Studio(https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/machine-learning-studio/)より講演者作成
  6. Copyright © 2018 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. AIツール例:Google VISION

    5 • ドラッグアンドドロップによるUI操作でモデル作成が可能。コードを記述せずに実装。 • チュートリアルやサンプルが豊富。追加・更新されている。 出所:Google VISION(https://cloud.google.com/vision/)より講演者作成
  7. Copyright © 2018 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 自作ツール:IBUKI(旧・安田製作所)/LIGHTz(山形) 6

    • 過去の金型設計・製造実績のデータを解析し、新規金型の見積もりを行う「見積作成システム」 出所:第7回ものづくり日本大賞(http://www.monodzukuri.meti.go.jp/index.html)より講演者作成
  8. Copyright © 2018 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 自作ツール:農家が作ったキュウリ選別システム 7

    出所:SlideShare(https://www.slideshare.net/ikemkt/ss-78561005)より講演者作成
  9. Copyright © 2018 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. ツール導入事例:ベーカリーショップの会計業務 8

    • トレイ上の複数のパンの値段と種類をカメラで一括識別するシステム • 画像識別技術をレジ精算に応用する世界初の試み • ベーカリーショップのレジ業務効率化 出所:第6回ものづくり日本大賞(http://www.monodzukuri.meti.go.jp/index.html)、ベーカリースキャン(http://bakeryscan.com/)より講演者作成 大きさや形状に差がある「あいまいな個体」を、 個体差があっても変化しない特徴量を自動的に選 択することで、高速・高精度に識別するアルゴリ ズムを開発 日々使用することで自動的に学習を行い、識別精 度をさらに向上させる機能も
  10. Copyright © 2018 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 自作ツール:管理薬剤師が作った薬局業務用サービス 9

    課題・実現したい事  作業や判断を自動化して接客時間を増やしたい  勘と経験に頼った属人的業務を無くしたい 事業上の成果  ビジネスモデル変革:自作サービスが好評を博し、口コ ミで同業者が利用 実施したこと  35歳くらいからプログラムの勉強をはじめる  薬品在庫管理「ファーマシストオンライン」開発  棚の最適配置計算:よく出る薬を降順に並べるな どではなく、よく出る薬とセットになって出る薬 を並べて配置するなど  PCだと両手、スマホ(LINE bot)でも片手を使う。手を使わな いボイスUIが便利(声で入力、耳で出力確認)  動画共有で同業者から追加要望や改善事項が上がる。  薬の不動在庫情報を共有する仕組みでは自分にFAX送信 出所:お茶の水ファーマシーWebサイト(http://薬局お茶の水.jp)より講演者作成
  11. Copyright © 2018 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. オンラインで学習する(初心者向け) 10

    ドットインストール(3分動画で学習する) https://dotinstall.com/ Progate(いま一番利用者が多い) https://prog-8.com/ 出所:各社webサイトより講演者作成
  12. Copyright © 2018 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. AI開発に必要なサービス例 11

    【開発環境】 • プログラム言語:Python • 開発環境:Pycharm • ライブラリ:Tensor Flow • バージョン管理:Sourcetree 【ナレッジ、ソース】 • ソースコード:Github • ブログ:QIITA
  13. Copyright © 2018 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. 開発環境例 12

    • キュウリ選別の事例
  14. Copyright © 2018 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. ワークショップ開催 13

    • 東京商工会議所中央支部 AI(ML)ハンズオンワークショップ(@日本橋)
  15. Copyright © 2018 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. コミュニティイベント検索:connpass 14

    https://connpass.com
  16. Copyright © 2018 WingArc1st Inc. All Rights Reserved. まとめ 15

    •環境は整っている。気持ちと時間があれば出来る。 •まずは色々なデータを取得しないと始まらない。 •データが出来たら時系列や平面上で可視化する。 •その後、四則演算や簡単な関数に挑戦する。 •内部にソフトウェアエンジニアがいたほうがいい。
  17. 【本資料に関するお問合せ】 ウイングアーク1st(株) 大川 真史(おおかわ まさし) okawa.m@wingarc.com