近年、製造業で注目されている「スマートファクトリー」。人材不足や生産性の改善などに対応すべく、様々な工場でスマートファクトリーの構築が進められています。
そんなスマートファクトリーの構築において、ビックデータの活用やAIへの理解は欠かすことができません。そのため、ビッグデータやAIの重要性や活用方法、今後の課題などを十分に理解していなければ、スマートファクトリーを実現させるのは難しいと言っても過言でもありません。

そこで、この記事ではスマートファクトリーに欠かせないビッグデータとAIについてご紹介していきます。これらの技術やデータを結びつけることは生産に対するさまざまな可能性を持っているのでぜひ参考にしてみてください。

「スマートファクトリー」とは？

製造業に関わっている人であれば耳にすることが多くなってきた言葉「スマートファクトリー」。しかし、言葉は知っているけど具体的にどう言うものか知らない方も多いのではないでしょうか？ まずはスマートファクトリーの基本についてご紹介します。

インダストリー4.0を体現した工場のこと

近年、よく耳にすることが多くなった「スマートファクトリー」とは、ドイツ政府が提唱した「インダストリー4.0」と言われる国家プロジェクトを体現し、IoTやAIなどの最先端の技術を取り入れた工場のことを指します。簡単に言うと、デジタルデータを活用することで生産性や品質、業務プロセスを向上させる仕組みのことです。
現場の現状を把握しつつさまざまなデータの収集・分析をおこない、業務効率を向上させ、それによって経費や人件費といったコストの削減を実現します。スマートファクトリーにはこれらのように、ざまざまなメリットがあると言われています。

最先端技術の導入

すでにご紹介したように、スマートファクトリーはIoTやAIといった最先端技術の集合体です。IoTとはモノをインターネットにのことで、センサーやカメラ、産業用ロボットなどをインターネットに接続する事で情報を取得できるようになり、相互に制御できるようになる仕組みのことです。
IoTによって接続された機器に対して、AIを加える事で、生産効率と品質をより向上させることが可能になります。例えば、製造した商品の検査を行う場合、人の目では見つけられないような不良品も正確に判別することできるようになったり、検出精度が低い場合でも、情報を積み重ねること学習し改善していくこともできます。製造ラインの自動化や高効率化によって一定速度を保った生産が可能になるため、長時間労働の削減や人員の最適化などが期待できます。

ビッグデータとAIは深い関係にある

最近、メディアでよく耳にする「ビッグデータ」ですが、簡単に言ってしまえば「膨大な量のデータ」のことになります。しかし、詳しく紐解いてみると単純に「量の多いデータ」ではなく、その中身は「種類の多さ」や「変化する頻度の多さ」などとても複雑なデータとなっています。これらの分析を人の手でおこなうには不可能に近く、AIや専用の分析システムと組み合わせることで正確なデータ分析を短時間で処理することが可能になります。さらに、人では導き出せない事故やトラブルなどの仮説を生み出せる可能性もあり、ビッグデータとAIは深い関係になっています。
また、AIは学習多ければ多いほど、より正しい結果を返してきてくれます。そのためには膨大な量の学習用のデータが欠かせないため、AI技術が進化を遂げたのはビッグデータの発展があったからだとも言われています。

製造業におけるビッグデータ、AIの重要性

2014年に製造業をはじめとするさまざまな企業を対象に行われた調査結果を見ると、ビッグデータとAIを活用する意識の高さが伺えます。この調査結果では、活用しなければ1～3年の間に市場ポジションを失うという回答が60％以上、ビッグデータとAIの活用は自社での最優先事項だという回答が80％以上というものでした。
そして、現在ではさらにビッグデータとAIを活用することに対しての重要性が高まっていると言われています。このような最先端技術は製造業はもちろん、あらゆる分野で活用されており、ビジネス・生活などのさまざまなシーンで大きな影響を与えています。

ビックデータやAIを活用するには？

今後の製造業では、スマートファクトリーの実現は欠かせなく、そのためにはビッグデータとAIの活用が必要になることがお分かりいただけたと思います。それでは、そのような最先端技術を活用するにはどのような要素が必要になるのでしょうか？
ここでは、ビッグデータやAIを活用するために必要な要素についてまとめてみました。

データを守るためのセキュリティ強化

ビッグデータとAIを活用することで、企業によって有益な情報の抽出が可能になります。しかし、多くのデータを保持すると言うことは、データが外部に流出してしまう恐れにも注意しなければなりません。
顧客情報はもちろん、生産データや開発データなどのデータは、流出を防ぐため安全な管理体制を整えることが重要です。そのため、データを外部に流出しないようにパソコンやサーバーはもちろん、ネットワークのセキュリティ強化や社員ひとりひとりがデータを外部へ流出させない意識を高めることが重要になります。

データサイエンティストの確保・育成

有益な情報が豊富に含まれるビッグデータと自動化を実現できるAIですが、しっかりと活用するためには「データサイエンティスト」と呼ばれるデータ分析の専門家が必要になります。ちなみに、データサイエンティストはエンジニア（技術者）ではなく、膨大な量のデータ収集・分析を行い提供するコンサルタントのことです。
データサイエンティストは収集したデータの整理・分析をおこない、自社のビジネスにどのように活用できるかを判断するためにとても重要なポジションになります。そのため、このような専門家を確保する、または自社で育成することがビッグデータとAIの活用に必要不可欠な要素となっています。

最先端技術を活用する上での課題

次世代の工場であるスマートファクトリーを実現するには、ビッグデータとAIの活用が欠かせません。しかし、実際に活用するためには、いくつかの課題を解決しなければなりません。

これらの項目は最先端技術を活用する上で重要な取り組みとなっているものです。特に難しいと言われているのがデータサイエンティストの育成で、近年の急速に拡大するデータ活用に対し、圧倒的に人手が不足しているのが現状です。
さらに、高度なプログラミング能力、統計学が求められるため、データサイエンティストの育成には時間がかかってしまいます。つまり、次世代の工場を実現するにはこれらの課題を解決しなければ、最先端技術の活用は難しいということを理解しておく必要があります。

スマートファクトリー実現には最先端技術が必須

ビッグデータとAIは、次世代の工場に欠かせない最先端技術である一方、取り扱いが非常に難しい技術でもあります。
しかし、ビッグデータとAIの活用は今後さらに拡大します。これらの取り組みは、製造業をはじめとするさまざまな企業が最優先事項と考えるほど重要性が高いため、スマートファクトリーの実現と他社との差別化を図るためにも速mに取り組むことをおすすめします。