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製造・生産、設備・インフラで活用されるAI


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  • 講座番号:pt090
  • 受講開始日:2021年6月30日 15時
  • 想定される勉強時間/週:2,3時間程度

この講座は『受講登録する(無料)』ボタンを押すと受講開始となる『開始日可変型講座』です。
『開始日可変型講座』とは、受講者個々の受講開始日に応じて進行する講座です。

ご自身のスケジュールは、以下の講座スケジュール(PDF)を参考にご確認ください。

受講前に必ずこちらをクリックしてお読みください

講座内容

様々なシーンにおいてAIの活用が進んでいます。その中から製造・生産、設備・インフラを例に、どのような形でAIが活用されているかについての実例を紹介します。

新規商品開発の分野でAIを活用した事例としては、人が目で判定していたごみの攪拌度合いをAIによる画像処理で代替し、クレーンの自動運転を達成した、荏原環境プラント株式会社の「ごみ識別AI搭載自動クレーンシステム」の事例を紹介します。
品質管理・品質向上の分野でAIを活用した事例としては、少ない学習データで高精度かつ汎用性の高い検知を可能にした、キユーピー株式会社の「AI原料検査」の事例を紹介します。
設備・インフラの分野でAIを活用した事例としては、異常検知において、要因の推定や潜在的な未知の障害発見をディープラーニングにより実現している、NTTアドバンステクノロジ株式会社の異常予兆検知ソリューション「@DeAnoS」などの事例を紹介します。
交通・物流の分野でAIを活用した事例としては、時系列データの解析により需要予測に取り組み実用化している株式会社NTTドコモの「AIタクシー」および「AI運行バス」の事例を紹介します。

AIは研究とトライアルの段階から、いかに上手に利活用するかという時代に入っています。この講座を受講することによって、AIが社会やビジネスの現場でどのように使われているのかを理解し、AIを実際に活用できる人材として活躍いただくことを期待しています。


第1章:生産・製造 新規商品開発に活用されるAI

  • 1.荏原環境プラント様「ごみ識別AI搭載自動運転クレーン」の概要
  • 2.AI活用技術の解説(1)「教師あり学習」
  • 3.AI活用技術の解説(2)「セグメンテーション」
  • 4.「ごみ識別AI搭載自動運転クレーン」システムの詳細
  • 5.「ごみ識別AI搭載自動運転クレーン」システムの構築過程
  • 6.「ごみ識別AI搭載自動運転クレーン」のビジネス価値
  • 7.その他の新製品開発の事例紹介
  • 8.まとめ:「ごみ識別AI搭載自動運転クレーン」のポイント整理

第2章:生産・製造 品質管理・品質向上に活用されるAI

  • 1.キユーピー社「AI原料検査」の概要
  • 2.AI活用技術の解説(1)「教師あり学習」
  • 3.AI活用技術の解説(2)「教師なし学習による異常検知」
  • 4.「AI原料検査」システムの詳細
  • 5.「AI原料検査」システムの構築過程
  • 6.「AI原料検査」のビジネス価値
  • 7.その他の品質管理、品質向上の事例紹介
  • 8.まとめ:「AI原料検査」事例のポイント整理

第3章:維持管理・保守 設備・インフラで活用できるAI

  • 1.イントロダクション
  • 2.NTTアドバンステクノロジ社「@DeAnoS」のビジネスモデル
  • 3.「@DeAnoS」による異常予兆検知の仕組み
  • 4.「@DeAnoS 」サービスのポイント
  • 5.AI活用技術の解説(1)「オートエンコーダ」
  • 6.AI活用技術の解説(2)「物体認識技術」
  • 7.維持管理保守の事例を探る
  • 8.まとめ

第4章:交通・物流 設備・インフラで活用されるAI

  • 1.交通・物流におけるAIの活用
  • 2.NTTドコモ「AIタクシー」のビジネスモデル
  • 3.AIタクシーの仕組み
  • 4.AI導入の苦労と効果
  • 5.AIタクシーの導入事例
  • 6.AI活用技術の解説「オートエンコーダ」
  • 7.交通・物流の事例を探る(1)
  • 8.交通・物流の事例を探る(2)

講師・スタッフ紹介

小川 雄太郎

小川 雄太郎

日本ディープラーニング協会 人材育成委員会 委員。
ディープラーニングをはじめとした機械学習関連技術の研究開発、教育、コンサルティング、受託案件、アジャイルでのソフトウェア開発を業務とする。
明石工業高等専門学校、東京大学工学部を経て、東京大学大学院、神保・小谷研究室にて脳機能計測および計算論的神経科学の研究に従事し、2016年博士号(科学)を取得。東京大学特任研究員を経て、2017年4月よりSIerにて勤務中。様々なAI関連書籍の執筆・出版や講演活動も実施。

山下 隆義

山下 隆義

中部大学工学部情報工学科教授、九州大学客員教授。博士(工学)。
2002年オムロン株式会社入社、2014年中部大学講師、准教授を経て2021年より現職。
日本ディープラーニング協会有識者会員、および人材育成委員会委員、電子情報通信学会、情報処理学会、人工知能学会会員。
専門は動画像処理、パターン認識・機械学習、深層学習。

前提条件

特になし

課題内容

確認テストを課します。

修了条件

得点率60%以上

学習期間

開始日可変型のため、スケジュールをご確認ください。

※受講登録するとお客様の利用者情報は講座提供者(講師)に共有されます。詳しくは利用規約プライバシーポリシーをご覧ください。

  • 講座番号:pt090
  • 受講開始日:2021年6月30日 15時
  • 想定される勉強時間/週:2,3時間程度
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