「ChatGPTに匹敵する」ドイツ新興の生成AI、HPEが製造業への導入例を披露
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注目のコメント
生成AIの産業応用の例として非常に興味深いと感じます。
この記事では単に操作方法を聞いて答える例しか示されておらず、
「VRゴーグル使って遠隔で指示を出す方法で同じ課題は解決できるのでは？」
と感じた方もいらっしゃるかと思います。
実際VRゴーグルを使えば操作方法がわからない人に遠隔で操作方法を教えることは可能なのですが、実際には
・VRゴーグルの使い方を覚えるのが嫌
・3D酔いするから嫌
・メガネの上から装着しづらいから嫌
など、イヤイヤ期の2歳児もびっくりするくらいのイヤイヤオンパレードになるのが実態です。
（年配者ほどイヤイヤが強い）
そう言った課題を解決できる期待が持てます。
なお、生産設備設計に携わった経験から申し上げると、生成AIの産業応用の期待値の１つとして、ジョブショップ方式のライン構築効率向上があります。
製品を大量生産する際、基本的には１つの設備に対してコストを抑えて多品種に対応させることは難しくなります。
しかし近年は少量多品種を流すラインへのニーズが高まっており、そのニーズを解決する手段としてジョブショップ方式に注目が集まっています。
記事に出ているような双腕ロボットは自由度が高い一方、制御を教えるティーチングと呼ばれる工程に多くの工数がかかります。
ティーチングは各プロセスにおいてロボットの動きを座標で与える必要があるのですが、すこし座標がずれただけで良品率に影響します。
このティーチング工程をチャットベースで実現できれば、特殊な資格も必要なくなり、とても良いと思います。
なお、すでに上記の技術はGoogleがPaLM-SayCanとして開発しており、曖昧な指示でもきちんと処理できる世界が実現できています。
自然言語でお手伝いしてくれるロボットが身近になる世界が、もうすぐそこまで来ているのかもしれませんね。
【参考】
Using language to better interact with helper robots.
https://sites.research.google/palm-saycan
Googleが「人間の言葉を理解して状況に応じて行動するお手伝いロボット」をお披露目
https://gigazine.net/news/20220818-google-palm-saycan-language-skills/生成AIの産業応用の姿が見えてきましたね。
記事のコメントにもある通りまだ一端に過ぎないのかもしれませんが、製造業や建設業など熟練のノウハウや匠の技が暗黙知化された作業現場は、 AIの活路として非常に期待される領域です。
そうした隠れた技術がデータ化され、自然言語ベースで指示出し＆機械操作が可能になれば、品質の均一化、技能継承、人材育成などに効果を発揮するはずです。
生成AIを巡っては、 AIモデルそのものの技術進化が話題になりますが、こうした産業応用が実現して初めて価値を生むものです。今後の様々なビジネス領域での実用化に期待です。面白いし、超実用的！機械の操作マニュアルを大量に学習したLLMに、実際に機械を操作する能力を持たせたもの。今後新しい機械の操作もマニュアルを読ませてワンショット学習(初めてのタスクでも例を見せることで対応可能にする)で対応できるようになったり、全くみたことのない装置でも操れるようになったりするようなところまでは容易に想像できますね。
