AGC AIのQ&Aシステムで、ガラス製造の匠を共有

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2020年7月15日

 AGCはこのほど、FRONTEO(東京)との共同によりコンピューター上にガラス製造の知見を集約し、その知見をAIを用いて簡単に引き出すことができるAI Q&Aシステム「匠KIBIT(キビット)」を開発した。

  ガラス製造には、溶解・成形・加工など複数の技術を組み合わせる独自の高い技術力が必要で、それが他社との差別化に繋がっている。一方、各工場が持つノウハウの共有や、熟練から若手への技能の伝承が課題である。

 AGCは、AIやITでこれら課題を解決する「匠プロジェクト」を2017年より開始。FRONTEOの自然言語解析AIエンジン「KIBIT」を使ったガラス製造AI Q&Aシステム「匠KIBIT」を開発した。

 熟練技術者の知見を、グループ内の技術者が簡単に引き出せる。流れは①質問(聞きたい質問を入力)、②学習(質問の特徴を「KIBIT」が学習)、③評価(「KIBIT」によるスコアリング)、④回答(類似度の高い質問に紐付いた回答を質問者に提示)。自動回答できなかった質問は、「KIBIT」が推定した該当熟練技術者に回答を依頼し回収することで、自律的にデータベースを拡充できる仕組み。2017年に国内ガラス製造拠点でトライアルを開始後、月間300件以上の利用があり、技能の共有と伝承に着実な成果を上げている。

 今後は、欧州を含む世界中のガラス製造拠点にも展開する考えだ。

昭和電工 AIを用いた設備投資審査知見活用システムを導入

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2020年2月10日

 昭和電工はこのほど、FRONTEOが開発した人工知能(AI)「KIBIT」を用い、生産設備など投資の社内審査で効率的に知見を活用する検索システムを導入し、今年1月末から運用を開始した。

 生産設備などの新設、維持・更新投資を判断する際には、過去に行った投資判断の財務的投資効果や安全・安定稼働など多くの視点で審査を行う。

 生産技術とエンジニアリング上の妥当性の審査には、過去約20年間の累計2000件を超える審査で得られたノウハウを活用しているが、これまでは複数の文書データベース・文書ファイルからキーワード検索していたため絞り込みが容易ではなく、また、類似性の判断では審査員の経験に依存するところも大きく、蓄積されたデータを十分に活用できていなかった。

 そこで、過去の審査で蓄積された設備の安全・安定稼働に関わる視点をより有効に活用するため、AIを用いたデータベース検索システムの導入に至った。

 FRONTEOが開発した「KIBIT」は、専門家や業務熟練者が備える〝暗黙知〟を再現した人工知能。添付ファイルを含む文書情報から、キーワードだけでなく文脈も捉え文章の特徴量を抽出し、類似性を判断することができる。この特長を活用し、審査員の経験に依存することなく過去の類似案件を抽出できるシステムとして導入した。

 導入テストでは、類似案件の検索から類似性判断までの時間は従来の10分の1近くまで短縮できる効率性の高さを確認している。また、複数の類似案件を同時に抽出できることにより、設備安全対策に関わる知見を最大限活用することが可能となる。同システムは今後、設備投資時審査で本格運用するとともに、生産現場の事故・異常情報にも応用展開する検討を進める。

 昭和電工グループは、中期経営計画「The TOP 2021」の中で、「AI/IoTの強化」を進めている。今後も、生産現場でのAI/IoT活用を推進することで安全・安定操業、事業競争力強化を図っていく。