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「産業用ロボットが思った以上に何もできない」、ということを実感したのはプリファード・ネットワークスの取材している時でした。

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。
日本の人工知能のトップベンチャーとして注目されているプリファード・ネットワークスと、日本でもっとも自動化とロボットで秀でているファナック。このベンチャーと老舗企業のコラボレーションが何を生み出すのか、その秘密をしるべくインタビューをしてきました。

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。
先日、LEXUSを製造するトヨタ九州の宮田工場を見学する機会があったのですが、ロボットとカラクリと人力がミックスされて整然と動く姿に圧倒されると共に、思った以上に人がいるんだな、という印象を得ました。無人工場への道はまだまだ長いし、ファナック×プリファードの可能性は無限大ですね。

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〜。
PFNでもデータを集めるのは難しいとコメントされている点が興味深いです。「完璧なデータ」アグリテックもAIとか叫ぶ前に、この完璧なデータイメージを描くことが重要だと思います。

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。
FANUCとPNFのコラボやどこにAIを使うか、どこから始めるか、といった話も興味深いですが、

「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。
PFNの技術がファナックのどういうところで使われているかが分かりやすい記事。
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。
具体的な話がきけた興味深い記事でした。

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。
ばら積みピッキングは、機械翻訳や顔認識と同じく1980年代以前から取り組まれていた古い古い難問です。だからPNFがこの難問を本気で解きにゆくと聞いたときには、さすがと思いました。

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。
面白い記事。
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。
夜中にロボットが自習するなんてワクワクする。作業工程のボトルネックを作らないことって製造業にとって大事ですもんね。ファナックの人たちが最初からAIを盲信していたわけでなく、「PFNの深層学習を使ったバラ積みピッキング」をみて盛り上がったというエピソードにファナックのプライドを感じるし、PFNの凄さを感じる。
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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