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2021年8月17日 公開

製造現場のすべてを「見通す」、驚異のAIコーチング

シリコンバレーに住むジャーナリストNaoとyoohee、"セレブ投資家"Rayが、USのテック&カルチャーを約3分でおしゃべりする『伝書鳩TV』。今日の3人の話題はAIと行動認識技術で人の能力を高めるというDrishti。自動車などの製造業における生産性向上の新たな担い手です。Craft、Mas、Leanに続く新たな生産方式のありようとなるか、Naoが大いに語ります。(毎週火曜・金曜の朝に最新エピソードを更新) (声の出演:鳩山玲人、後藤直義、洪由姫/デザイン:國弘朋佳/編集:伊藤大地/ディレクター:有水冴子、栁橋泉紀、栗原良介/プロデューサー:安岡大輔、小西健太郎)
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とうとう、伝書鳩TVは40回。けっこう驚くのですが、ここで取り上げたスタートアップ、日本語ではほとんど記事化されていないところがとても多いのです。今後も、日本でほとんど流通していないオリジナリティを目指します!
Sozoの投資先でもあり、私もボードオブザーバーとして彼らの国際展開を支援しています。

監視されているという声もあるようですが、実際の現場の方の声を聞くと、「正しい動きをサポートしてくれる便利ツールだ」という声もよく聞きます。またアメリカでは従業員の入れ替わりも激しいので、トレーニングの観点からも高く評価されています。

共同投資しているEmergence Capitalも言っていますが、人の力を高める(エンパワーする)テクノロジーはこれからどんどん伸びていくと思いますし、日本企業への展開余地も高いと思います。
サンスクリット語で「見通す」という意味だそうです。Drishiti。

カイゼンが最先端の現代版になるとここまで来た、というお話です。見られていると思うと緊張して効率が上がらないんじゃと思う疑問をNaoが吹き飛ばして、今日も軽快な解説です!
製造業の歴史が変わるかもしれない。
それが「視力「見通す」を意味するDrishti。
AIの画像認識技術を製造現場に持ち込んで急成長してると。

製造業にロボットが導入されて久しいですが、それでもいまだ世界の工場では72%が人間なんです。

Craftの時代から始まり、フォードがつくったMassの時代、そしてトヨタ生産方式=Lean(リーン)ときて、第4の潮流を「Drishti」が生み出すかもしれません。

だからこそ、今のうちに知っておくと周りに差をつけられるかも。
#ググっても出てこないスタートアップ情報
#伝書鳩tv
#ぽっぽー
Drishti、①のPickも併せて。あとは同社HPのケーススタディを見ると、デンソーも出ている。

一種、ストップウォッチや現場改善プロセスのDXツールとも言えそう。ただ個人的には、どれだけうまくいくのかに興味がある。
製造プロセスは単一ではなく連続。あるプロセスだけを見たときには無駄だったり時間がかかっているように見えても、事前の段取りとかが効く場合もある。そういった処理の判断をどうしているのだろう?あと、セル生産とライン生産でも違ったりするし、品質・工数がバラつかないように、色々なガイドなどの現場の工夫の積み重ねがある。
データ化しようというのは共感できる部分もあるが、一方でデータを執行に持っていけるかは違う世界。組織や人文化も絡むなかで、ツールとしてどれだけ活用されていくかが気になる。

https://newspicks.com/news/5007983
https://drishti.com/case-studies/automotive
製造業は、19世紀のCraftの時代、20世紀のMassの時代、戦後のLeanの時代から新たな時代へ。AIによるリアルタイムフィードバックを前提にしたIntelligenceの時代という感じでしょうか。

にしても、画像認識によるAIで製造業のすべての生産プロセスを「見通す」という壮大な発想がすごい。ロボットと人間がどうやったらうまく共存しながら働けるかを30年前から模索していた、という背景があったからこそなんでしょうね。

こういった産業に深く入り込んだ経験のあるプロが、本当に価値のある特化型(≠汎用型)のAIで特定の産業・機能を大きく進化させていく流れの模範。他の産業でもこうした動きはまだまだありそう。
AIコーチングは監視ではなく、教育が目的ということですが、工場の生産ラインに導入されると、やはり監視ではないかと思ってしまいます。

生産性を上げるために、かつては人がストップウォッチやカウンターをもって、測定した時期がありました。それを思い出してしまいます。

それはさておき、生産ラインの70%強がマンパワーに頼っているとは、驚きでした。ロボット化すれば、監視というネガティブなイメージはなくなりますが、当面は有効機に機能するのでしょう。

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