2024年6月20日 ものづくり ワールド東京 2024 特別講演「生成AIのインパクトと 製造現場に与える影響を考える」

2024年6月20日
ものづくり ワールド東京 2024
特別講演「生成AIのインパクトと 製造現場に与える影響を考える」

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1. 生成AIのインパクトと 製造現場に与える影響を考える 日本マイクロソフト株式会社 業務執行役員 ・ エバンジェリスト 西脇資哲
2. 1969年8月18日 岐阜県生まれ 日本経済新聞でも紹介されたIT「伝道師/エバンジェリスト」。 エバンジェリストとはわかりやすく製品やサービス、技術を紹介する職種。 1996年から日本オラクルにてプロダクトマーケティングおよびエバンジェリスト 2009年から日本マイクロソフトにて多くの製品・サービスを伝え広めるエバンジェリスト 著書に「プレゼンは”目線”で決まる」、「新エバンジェリスト養成講座」など多数。 2012年 日本経済新聞にて「 IT伝道師」として紹介 2013年 日経BP社から "世界を元気にする100人" に選出 2016年 京都大学 iPS細胞研究所 コミュニケーションアドバイザー 就任 2022年ノーコード推進協会 NPCA 理事 就任 2023年 TOKYO FM 「エバンジェリストスクール！」メインパーソナリティ 2023年 J-WAVE「GLOBAL BUSINESS CHARGE」ナビゲーター 西脇 資哲（にしわき もとあき） 日本マイクロソフト株式会社 業務執行役員 エバンジェリスト 日本デジタルトランスフォーメーション推進協会 アドバイザー ノーコード推進協会 NPCA 理事、ITビジネスコミュニケーション協会 理事 京都大学 iPS細胞研究所 コミュニケーションアドバイザー 個人投資家、ドローン投資ファンド DRONE FUNDアドバイザリーボード
3. DXを支えるIoT/デジタルツインと データ活用の重要性
4. デジタルツインとは？ 現実世界のモノ、場所、ビジネスプロセス、人のデジタルなレプリカ (複製)
5. データドリブン経営のインパクト データ主導の変革が 大きな利益を生む increase in revenue performance 54% 44% faster time to market improvement in customer satisfaction 62% 54% increased profit results Source: How to lead a data-driven digital transformation by Harvard Business Reveiw
6. AIが生成したデータが上回る ◼ 2025年の世界のデジタルデータ生成量は2016年比で約10倍 ◼ 2025年に向けIoT／非IoTデータの生成量は163兆ギガバイト ◼ 全体に占めるデータ量の観点から非IoTデータが圧倒的に高い割合 ※IDC、2025年の世界のデジタルデータ生成量は2016年比で約10倍に増加と予想 ※Gartner https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/keyword/18/00002/051000195/ 社会全体で生成されるデータのうちジェネレーティブ AIによるものは現在の1％未満から10％に増える。 さらに2027年までにメーカーの30％が製品開発の効率 を上げるためにジェネレーティブAIを使い、先進創薬 企業の50％が2025年までにジェネレーティブAIを使用 する。 By 米国ガートナー Gartner
7. 今や、DX は AI デファクトの世界へ Cloud Digital Transformation デジタル化 クラウド化 DX AI Transformation AI デファクトの世界へ
8. データを活かす、AI、生成AI テクノロジー “ChatGPT” の登場
10. 従来のAI が持っていた能力 ◼ 見分ける力 ◼ 学習済みのデータと照合し、それが何であるかを見分ける ◼ 特徴を見いだす力 ◼ 正解のない無数のデータを読み込み、それらのデータの特徴を抽出して分類 ◼ 生成する力（生成AI/ジェネレーティブAI） ◼ 人が理解する文/音声/画像の指示から、文章を作成する ◼ 人が理解する文/音声/画像の指示から、コンテンツ(プログラム/画像/音声/動画)を作成する ◼ 人が理解する文/音声/画像の指示から、データを処理する
11. 生成AIに可能なことの代表例文章生成 自然言語で指示
12. ChatGPTとは？ -Generative Pre-trained Transformer ◼ ChatGPTは、OpenAIが2022年11月に公開したチャットボット ◼ 人間の言葉に対し、AIが答えを返すことで 対話を行うことが可能 ◼ OpenAIのGPT-3/4ファミリーの言語モデルを基に構築されており、 教師あり学習と強化学習の両方の手法で転移学習
13. 生成AIに可能なことの代表例文章生成/修正 自然言語で指示 さらに自然言語で対話
14. ChatGPTとは？ -Generative Pre-trained Transformer ◼ ChatGPTは、OpenAIが2022年11月に公開したチャットボット ◼ 人間の言葉に対し、AIが答えを返すことで対話を行うことが可能 ◼ OpenAIのGPT-3/4ファミリーの言語モデルを基に構築されており、 教師あり学習と強化学習の両方の手法で転移学習 ◼ ペンシルベニア大学 経営学修士課程(MBA)の最終試験で 合格点 ◼ 米国の医療機関が行った 米国医師免許試験では ほぼ合格点に到達 ◼ さらにGPT-4では司法試験の上位10%で合格ラインに達した
16. ChatGPT とMicrosoft Copilot OpenAI 社のChatGPT Microsoft Copilot
17. 今すぐ使ってみましょう！ ◼ 「https://copilot.microsoft.com」と入力するだけ
19. ChatGPT とMicrosoft Copilot OpenAI 社のChatGPT Microsoft Copilot Copilot for Microsoft 365 ※別途費用が必要です
20. Microsoft 365 でも使える生成AI「Copilot」 困った、忙しい、そんなとき、 「Copilot」がお手伝いします Copilot for Microsoft 365 単調で手間のかかる作業に多くの時間を奪われていませんか？ これからは Copilot に自然言語で 指示を出すだけで、わずかな時間で代わりにやってくれるようになります。煩わしい作業から ユーザーを解放し、より重要な仕事に集中できるようになるのです。みなさまの日々の仕事は きっと劇的に変わります。 Copilot in Word Copilot に原稿案をリクエスト、 他の言い回しも考えてくれます Copilot in Excel 数字のまとめ直しやグラフ化、 大量のデータの要約を依頼しましょう Copilot in PowerPoint Wordで書いた原稿を企画書に変換 内容に沿った画像の挿入も指示できます Copilot in Outlook 日々届くメールの優先順位付けや 下書きや見逃しメールの要約に Copilot in Teams オンライン会議の要約やタスクの整理に聞 き逃しも防げます M365 Chat 分からない社内用語や申請の仕方など 探し回っていた情報をまとめて提示
21. 驚くべきジェネレーティブAIの能力
22. 生成AIがバリューチェーン全体に与えるインパクト 新規事業開発や 製品開発のアイデア創出 • トレンド分析 • 市場ニーズ分析 • ターゲット分析 • 製品の特長分析 • 新しいアイデアの創出 • サービスの組み合わせ プログラミング • 試作プログラミング • プログラミング自動生成 • 過去のプログラム解析 • コード変換 生産管理や品質管理 工程管理など • 最適な計画の立案 • 不良品の管理 • 歩留まりの管理 • 適切な在庫量の提案 • 品質の分析 • 品質向上のための提案 • 仕様書やマニュアル作成 プロモーションや マーケティング • 製品名 • キャッチコピー • カタログ作成 • CM作成 • 営業資料や提案書作成 • 顧客の声の分析 • コールセンター支援 日々の様々な業務
23. さらなる製造業での活用例
24. 工作機械、農機、建機メーカでの実例 ◼ 設計・開発過程での部品選定 ◼ CNC(コンピュータ数値制御)やCAM(コンピュータ支援製造)の指示Gコード作成
25. 生産管理・品質管理と一体になった活用例 「ラインA の日別のパフォーマンスとそれに影響を与える因子をまとめ、 日本語で私にメールしてください、上司への報告なので丁寧に」 自然言語でAIに欲しい情報を依頼 • ラインＡの日別の総稼働時間・稼働率と生産量 • 影響を与える装置Aの駆動速度等を抽出 • 上記を整理した日本語のメール文を作成 依頼に基づいて生産性や品質情報を抽出・分析 出典: IoTNews Sight Machine社の生成AIソリューション例 https://iotnews.jp/manufacturing/223824/
26. Toyota Research Institute 車両設計に生成AI技術 カリフォルニア州ロサンゼルスにあるトヨタ研究所（TRI）は、自動車設計をサポートするための生成型人工知能 （AI）技術を発表（2023年10月） ジェネレーティブ AI ツール: TRIは、テキストプロンプトから自動車デザインのスケッチを 生成し、エンジニアリング制約を最適化する革新的な ジェネレーティブ AI ツールを発表 最適化理論の応用: TRI の研究者は、コンピュータ支援工学で使われる最適化理論の原理 を、テキストから画像へのジェネレーティブ AI と組み合わせた。 これにより、デザイナーは、テキストベースのスタイルガイドライン を保持しながら、空気抵抗や車高などの性能指標を調整できるように なった デザインプロセスの改善: この技術は、デザイナーの創造性を刺激し、デザインとエンジニアリ ングの間の反復ループを短縮することを目的 TRI は、このツールをトヨタの車両の設計・開発プロセスに組み込む ために社内のチームと協力
27. Mercedes-Benzアプリケーションのコード生成 ◼ GitHub Copilotをソフトウエア開発 プロセスに統合 ◼ コンテキストの定義、問題の分解など、 開発者は生成AIとコミュニケーションを 取り、生産性を向上
28. 顧客: Mercedes Benz インダストリー: Automotive 従業員数: 10,000+ employees 国: United States 製品とサービス: Azure OpenAI Service Azure AI メルセデス・ベンツはマイクロソフトとともに、よりコネクテッドでインテリジェントでパーソナライズされた運転体験への道を開き、 AIを通じて自動車業界を加速させています。 インパクト Azure OpenAI サービスでは、音声ア シスタントが高度な機能を提供しま す。これにより、ユーザーとアシスタ ントの間でより動的な会話が可能に なり、フォローアップの質問中にコン テキストの理解が維持されます。ま た、タスク機能が拡張されているた め、ドライバーはハンドルを握ること ができます。 ソリューション メルセデス・ベンツは、Azure OpenAI サービスを介して会話型 AI を統合し、 "Hey Mercedes" 機能をさらに直感 的で会話的なものにしました。90万 台超の車両を対象に3カ月間のベー タプログラムを開始し、ベータプログ ラムの成果を踏まえてさらなる導入 を検討する。 状況 メルセデスベンツは、MBUXインフォ テインメントシステムを搭載した車両 に「HeyMercedes」MBUX音声アシス タントを提供しています。同社は、こ の機能を改善し、AIを組み込んで、 強化された差別化された顧客体験 を提供する方法を模索していました。 Mercedes-Benz における会話型AIの導入
29. BMW設計・シュミレーション ◼ 製品設計者とエンジニアが様々な材料やコンポーネントの 組み合わせ評価段階で、後のステップである車両設計、 環境（カーボンフットプリント）にどう影響するかを 事前に生成AIと会話をしながらシミュレーションを実施し、 早い段階で最適値を求める ◼ 専門的な知識をAIがガイドし会話しながら検討 ◼ 検討時の判断スピード加速 ◼ 複合的な要素からAIアシスト(Copilot)による最適値算出 ◼ VR(仮想現実)を使用し視覚的にガイド ◼ 少ない人材で多くをこなすことが可能
30. 現場作業を効率化させる生成系AIの活用 紙のマニュアルによる作業 ◼ かさばる紙のマニュアル ◼ 検索しづらい紙のマニュアル ◼ 手で紙をめくって情報を探す ◼ 現場の生産性を大きく低下させる ◼ 対応に慣れている熟練エンジニアが優位 タブレットによる作業 ◼ デバイスを持つことで両手がふさがる ◼ 検索しやすいデジタル化されたマニュアル ◼ タッチを使ってマニュアルを操作し対応 ◼ 現場の生産性を効率化可能 ◼ 常に最新の必要な情報が手元にある 生成AIの音声による作業 ◼ 両手がフリーになり作業がしやすい ◼ 映像が作業エリアに重なり効率が良い ◼ 生成AIを使って作業手順を理解 ◼ 音声による問い合わせと音声による回答 ◼ 遠隔地の人との共同作業も可能
31. 設計：SIEMENS 生成AIでCAD図面作成 ◼ 生成AIが過去の設計図面、設計データを参考に新しいデザインを提案 ◼ さに温度シミュにレーションも自動的に行い、このデザインである理由も提示 新しいレストランで使う40アンペア、220Vのコネクタをデザイン このデザインによる温度シミュレーションの様子 出典: IoTNews Sight Machine社の生成AIソリューション例 https://iotnews.jp/manufacturing/223824/
32. 設計：ARUM Inc. CAD図面から様々な情報生成 アルム株式会社
33. 設計：ARUM Inc. CAD図面から様々な情報生成 NCプログラム 段取り資料 (材料手配、材料セット、工具セット、加工工程） 加工予測時間、見積り原価 アルム株式会社
34. 安全管理：生成AIによる作業支援、現場の安全監視 ◼ 異常個所の写真をツールにアップロード ◼ 生成AI が写真を解析し異常個所を言語化 ◼ チーム内の共有スレッドへ自動投稿 ◼ 課題はスレッド内で関係者へ情報共有 ◼ 各作業員の場所もデバイスの位置情報 からダッシュボードへ反映
35. 生成AIを使ってロボットや機械を操作する ◼ 生成AIを使ってロボットを操作 ◼ 生成AIを使ってドローンを操縦 ChatGPT for Robotics / Microsoft Autonomous Systems & Robotics Research https://www.youtube.com/watch?v=NYd0QcZcS6Q
36. さらなる可能性を秘めたAI・人工知能
37. マイクロソフトが全固体電池の新素材発見 全固体電池とは: 次世代電池として期待される全固体電池は、液体ではなく固体の電解質を使う ことで、安全性や寿命を向上させることができる。しかし、高い電気伝導率を 持つ電解質の開発が難しい課題だった AIの役割と利点: AIは、量子力学の法則に基づいて、電解質の候補となる化合物の特性を予測す ることができる。AIの予測結果をもとに、実験で検証すべき化合物を絞り込む ことができる。これにより、研究の効率化と加速化が可能 今後の展望: マイクロソフトと米エネルギー省傘下のパシフィック・ノースウエスト国立研 究所（PNNL）、今回発見した新素材の性能をさらに向上させるために、研究を 続けるとともに、他の分野の材料科学にもAIを応用していくとしている。AIは、 エネルギーや環境などの社会的課題の解決に貢献すると期待 マイクロソフトがAIで新素材発見（2024年1月）: マイクロソフトは量子力学のデータを学習したAIを使って、全固体電池向けの新素材を発見した。高性能コン ピューターと組み合わせて計算精度を高め、2年かかる研究を2週間に短縮
38. マイクロソフトリサーチが新薬発見に生成AIを活用 生成AIを使用し世界的な感染症治療のための新薬発見に大きく前進 (2024年1月16日) WHOの報告によると、結核は感染症の中でも死因の上位を占め続け ており、2022年にはCOVID-19に次いで2番目に多く、全世界で 1,060万人が結核に罹患し、130万人が死亡 Microsoft Researchとグローバルヘルス創薬研究所（GHDDI）はAI と基礎モデルを用いて、結核菌とコロナウイルスの必須標的タンパ ク質に対する複数の低分子阻害剤の設計に成功 このブレークスルーは、生成AI、分子物理化学的モデリング、科学 者とAI技術間の反復フィードバックループにおけるチームの総合的 努力の証である このような分子の発見と確認に通常は数年を要するが、AIの加速化 により、共同チームはわずか5ヵ月でこの新たな成果を達成
39. Thank You!