この連載について
黄色に染まった工場群とユニフォームをまとって、超高収益の工場自動化や産業ロボットをつくっているファナック。いま人工知能やIoTで変貌しようとする「秘密企業」の内側を、NewsPicksが追いかけた。
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NCとサーボ、レーザーから成るFA事業、技術応用したロボット事業・ロボマシン事業を展開。日本で民間初のNCとサーボ機構の開発に成功。NC装置で世界首位。
時価総額
4.25 兆円
業績
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人が単純に物をつかんで箱に入れるといった作業も「ティーチング」をして教え込まないとできず、しかもそのティーチングも熟練者が必要という世界です。
こういった世界であるからこそ、ディープラーニングが入ってくるとBefore/Afterは劇的に変わるのでは無いかと期待してしまいます。ただインタビューにもあるように実際には、バーチャルから機械を実際に使うリアルな世界への応用は思った通りに動かないことがつきもののようです。第一線で取り組むPFNにとって、課題は難しいほど解きがいがあるということなのだと思いました。
特集後半にも記事が出てきますが、産業用ロボットをAIなどの力で「賢くする」のはPFNだけではありません。様々な国内外のスタートアップがこの分野に参入しています。後半も是非ご期待ください。
きっかけになったのは、プリファードの創業者二名が、ファナックの「ロボットが、ロボットをつくる工場」を見学したことだといいます。きっとそこでは、深層学習のテクノロジーをつかった5年後、10年後の未来の工場のイメージも、降ってきたことでしょう。
日本のトップ頭脳があつまる両社は、いったいどのような「難問」を解こうとしているのか。それが解けた暁には、どのようなインパクトをもたらすのか。ぜひ、ご一読ください。
不定形物や柔軟物の把握、あるいは、他ロボットや人と協調動作など、周辺のAI技術も進んできています。
一つのキモは、ベースとなるAI制御技術が高度に学習された上で、対象や状況に合わせてその場で柔軟に対応する技術です。その一部はPFNは既に実現しているようにも見えます。
FANUCは工場内が主戦場ですが、そのAI技術の応用先は限りなく広いです。ロボットハンドが世に飛び出す瞬間が迫っていると感じます。期待しています。
ただ、その開発/導入には資金力が必要になるし、中小企業はメリハリを効かせた投資の見極めが難しいですね〜。
人間でも同じだと思うのだが、どれだけ短期間に学習できるかは重要。人間だと「お、物覚えがいい」とか「センスがいい」という表現になる領域だと思う。少ない事例・データで正確に判断できるようになるほど、ラインに入れて実際に使えるまでの時間を一気に短縮できる。
だからティーチングの効率化手法やティーチレス技術が、様々な応用領域で注目されていると思う。
"人間がいないからこそ生まれる、新しい世界がどんどん登場してくると思いますね"
の視点を持ち合わせているかいないかで、ビジネス検討の自由度と近い未来に対する準備適応度が全く違いますよね。
Preferred Networksは2017年にトヨタ自動車から100億円を超える出資を受けて大きな話題となった企業ですが、ファナックも出資をしています。
ファナックがPreferred Networksとの事業提携を公表したのが2015年6月で、その後、2015年9月に出資を行っています(entrepedia調べhttps://biz.entrepedia.jp/)。
Preferred Networksの資本政策の動きをみていると、今後、メルカリの評価額を超えていくでしょう。
間違いなく、製造業✖︎AIって日本企業が世界で戦える分野だと思います。
“人間がいないからこそ生まれる、新しい世界がどんどん登場してくると思いますね。”
無人工場が実現されるのが楽しみです。
記事引用:
──リアルな製造現場で、AIを使ってゆく難しさはありますか。
やはりデータを集める点です。
例えば人工知能が囲碁やゲームで勝ったというニュースを聞きますよね。これはすべてシミュレーターで人工知能の学習を行っていますが、ほぼ完璧なデータが存在するからできることでもあります。
一方でモノを動かす場合、どうしても実際のマシンを使わないといけません。
……
つまり、データを集めるコストが非常に高くなる。そこはPFNとファナックが蜜にやることで、なんとか解決している部分でもあります。
「人間がいないからこそ生まれる、新しい世界がどんどん登場してくると思いますね。」
という最後の指摘が一番響きました。
人がいなくてよい、人が認識できなくてもよい、となると生産ラインの形も全く違うものになるかもしれないですし、物流など工場の外も含めた最適化も普通に人間が想像するものとは全く違った形で進むのかもしれませんね。