AIの業務活用と新機能企画

AIの業務活用とは、機械学習などのAI技術を業務の判断や作業に組み込み、効率や品質を高める取組みである。新機能企画とは、こうした技術を製品やサービスの新しい機能として構想し、その実現方法と効果を明確にする活動を指す。試験では、どの業務課題をAIで解決するのかと、そのためにどの仕組みを使うのかを結び付けて理解することが求められる。

AIの処理段階と仕組み

AIを業務で使うときは、学習と推論の二つの段階を区別することが基本である。学習段階では大量のデータからモデルを作り、推論段階では完成したモデルに新しいデータを入力して識別結果や予測を得る。クラウドで学習したモデルをエッジデバイスに配置し現場で判断させる構成では、現場側で行われるのは学習済みモデルを使った推論処理である。 強化学習は、一定の環境で試行錯誤し行動に報酬を与えて学ぶ方法であり、学習段階の手法として推論処理とは区別される。 学習と推論を混同すると、現場機器に必要な計算能力や通信の要件を誤って見積もることになるため、企画の段階で両者を分けて考える必要がある。

業務課題とAIの目的の対応

AI活用の企画では、まず解決すべき業務課題を特定し、AIがそれにどう貢献するかを明確にすることが出発点となる。マシンビジョンは、カメラなどで対象を撮影し画像を認識して判定する技術であり、人間の目視検査をAIが代替して検査の効率を向上させることが目的となる。 一方、入出荷データから需要を予測して生産数を調整する取組みはデータ分析や需要予測の活用であり、画像による判定とは目的が異なる。 同様に、VRゴーグルによる作業ガイドの表示は作業支援であり、設計変更を製造現場へ伝える取組みは設計情報の管理や伝達に関する活用である。どちらも画像を検査する機能を含まない点で、マシンビジョンとは区別される。