すでにAIは、社会のさまざまな分野で活躍しています。特に画像認識の分野では、工場で作った製品に不良品がないかチェックする、食事の写真を撮影することでメニューを判別してカロリーを計算する、ベーカリーでトレーに乗ったパンの種類を確認して料金を算出すなどAIの実用化が進展。また、e-コマースの購入履歴をもとに『おすすめ』を表示する機能、コールセンターの自動対応、近年話題を集める自動運転など、私たちの日常にAIは溶け込み始めています。

中小企業においても、AIをマーケティングや販売予測、業務効率化に活用するケースはますます増加。例えば三重県で食堂や屋台などの商業施設を営む従業員数約40人の老舗企業「ゑびや大食堂」では、AIを使って、過去の売上げや天気予報、近隣の宿泊者数などのデータから来客人数などを予測し、仕入れ量や配置スタッフの数を調整することで、売り上げと利益を数倍に伸ばしました。
そして言うまでもなく、製造業のマネジメントにもAIは役立てることができます。

「例えば、生産部門の責任者の方が、発注に対しておおよその納期を答えるシーンを考えてみましょう。今までは注文を受けたら、各工場の稼働状況や機器の空き具合などを確認して、責任者の方が経験をもとに納期を判断していたと思います。そこで例えばIoTなどを使って工場や機器の稼働状況を見える化し、AIで納期を計算してから、その結果に基づき、責任者の方が最終的に判断を行うようにしてみる。そうすれば問い合わせにも素早く回答でき、責任者の方の負担も減るでしょう」。

また、製造業の大きな課題となっている人手不足や技術継承にも、AIを役立てることができます。熟練工の職人技をデータ化することによって、工場の24時間無人稼働を実現させ、事業を大きく拡大した──というような企業も存在しています。

「あらゆる企業に通用するような職人技をAIで完全に再現するのは難しいですが、範囲を自社の業務に限れば、一定レベルでの再現は可能。ベテランの技を見える化し、再現できる形にしておけば、若手の育成などにも役立つはずです」。

AIを社会で活用する上では、いくつかの段階があります。まずは、e-コマースの購買履歴分析など、インターネット上に存在するデータをAIで分析する段階。その次の「ものづくり」にAIを活用するという段階では、AIの学習要素や判断材料とするための「正確なデータをしっかり集める」というステップが必要になります。

「AIの性能が、実社会で使えるレベルにまで急速に高まったのは、コンピュータの能力アップに加え、インターネットなどから必要なデータを大量に集められるようになったからです。ただ、インターネット上にある情報はすぐ集められても、工場などで実際に稼働している機械から「ものづくり」のデータを集めるのは、ある程度の手間もかかる。そこで当センターでは検証用として、施設内に稼働データを取るためのものづくりのモデル工場を設置。春には実証実験をスタートさせる予定です」。

近年は高度なAIソフトを無料公開するIT企業も登場しており、中小企業でもスタッフがノウハウを身につければ、AIを以前より容易に活用できるようになりました。人材がいない場合、それなりの費用はかかりますが、システム開発を支援するAIベンダーの力を借りる方法もあります。導入費用については国や地方自治体が各種補助金の交付を行っており、中小企業の生産性向上を目標とした「IT導入補助金」が継続される見通しが立っています。

「AIの活用では、例えば高齢者の医療データ、行動データ、健康データなどを統合的に活用する見守りサービスなどが期待されています。これまで業種・企業ごとに分かれた形で蓄積されていたデータに横串をさす形で活用することで、分析の価値を高め、新しい発見につなげるわけです」。

そうした横断的な連携を実現するため、現在、インターネット上では世界のさまざまな企業が、そこで独自の技術やデータをもった連携候補を探しているといいます。

「当センターも社会の課題を解決する新たなサービスを生み出すという目標に向け、民間企業との共同研究も行っています。自社の強みを数値や実例で見える化し、技術力の証明となるデータも差し支えない範囲で表に出しながら積極的にアピールをしていけば、世界の中小企業同士がダイレクトにつながり、オリジナルの新しい製品・サービスを生み出していくチャンスをつかむことができるでしょう」。

◆谷川 民生 氏プロフィール
国立研究開発法人 産業技術総合研究所人工知能研究センター 副研究センター長。主な研究テーマは「人工知能」「農業ロボット」「ユビキタスロボティクス」など。