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革新のプロジェクト 製造業全体の課題を解決するディープラーニングによるIoTデータ分析プロジェクト

集合写真

BEFORE

職人の豊富な経験とノウハウによって支えられる製造業

BEFORE

職人の豊富な経験とノウハウによって支えられる製造業

ディープラーニングによる自動化で、
新製品の開発などへリソースシフトが可能な製造業

AFTER

AFTER

ディープラーニングによる自動化で、新製品の開発などへリソースシフトが可能な製造業

AIを活用し、
日本の製造業を救え

小澤暖
小澤暖
Dan Ozawa
技術開発部
工学府 修了
2011年入社

高齢化が社会問題化する現在、製造業においても高齢化は重大な問題として認識されている。ものづくりの現場では、職人たちが長年の勘と経験を頼りに、材料の配合や温度の調整などを行ってきた。しかし、少子高齢化による後継者不足により、職人の高度な技術が継承されないまま失われていく恐れがあるのだ。
日本のものづくりを根底から揺るがしかねない問題に対し、何らかの解決策を講じられないか。以前から製造業のお客さまとの関わりが深く、ネットワークやクラウドサービスを提供してきたNTT Comに、そんな切実な声が舞い込んでくるのは必然だった。そこで、NTT Comが提示した解決策の1つがAI(人工知能)だ。勘や経験といった属人性の高いノウハウを明文化することは難しいが、AI関連技術であるディープラーニングを用いたデータ分析によってノウハウを自動化できれば、製造現場を支援できるかもしれない。
昨今のAIブームによってIoT(Internet of Things)向けAI技術への注目は高まっているが、製造業の世界において具体的な適用はまだ充分に進んでいるとはいい難い。ものづくりをAIで支援できれば、日本の製造業の競争力は大きく向上するはずだ。そして、NTT Comのビジネスとしても、AIがネットワークやクラウドに変わる新しい事業の柱になる可能性がある。NTT Comの未来を、そして日本の製造業の未来を占うプロジェクトが始まった。

ディープラーニングと、
ものづくりの高い親和性

切通恵介
切通恵介
Keisuke Kiritoshi
技術開発部
情報学研究科 修了
2016年入社

「ディープラーニングは世界を変える」という確信のもとに立ち上げられた本チームは、主に製造業のお客さまに対してAIによる検知、予測、制御といった技術を利用したソリューションを提供するとともに、それらの技術をNTT Comの新たなビジネスとして展開することを目標としている。
「ディープラーニングが従来の機械学習(マシンラーニング)と大きく違うのは、データの特徴量を抽出する必要がないという点です。たとえば画像認識を行う場合、機械学習では画像のどこに注目するか手を加える必要がありました」(切通)
製造現場において重要なデータは何なのか。それを握っているのがほかならぬ職人たちだ。そのノウハウを列記しようとすると多岐にわたり、一つひとつヒアリングをしていると膨大な時間とコストがかかってしまう。しかしディープラーニングであれば、その必要がない。大量のデータさえあれば効率よく学習できるというディープラーニングの特性は、製造業との親和性が高いのだ。
その事例の1つが、ある化学プラントにおける時系列ディープラーニングの導入だった。これは、ディープラーニングによってガス製品の濃度の変化を予測し、品質の異常を20分前に把握するというもの。結果、ガス濃度の平均誤差が3%という従来の統計的手法よりも高精度の予測を実現し、業界に大きなインパクトを与えた。そして、この事例を通じて、製造業界のみならず、広くAI業界にまでNTT Comのプレゼンスが大きく高まることとなった。

強固な信頼ゆえに、
製造現場の実データを分析できる

造酒裕貴
造酒裕貴
Yuki Miki
技術開発部
環境情報学府 修了
2017年入社

IoTのデータ分析を実施するには、何よりもまずデータを入手しなければならない。しかし、貴重なノウハウが詰まった製造業の実データがオープンデータとして公開されていることなど、まずありえない。希少性の高い実データを預けていただけるのは、長年の実績によるブランド力と強固な信頼を持ち、ネットワークやクラウド技術により、分析だけでなく具体的なソリューションとしてお客さまへの貢献を実現しているNTT Comだからこそだ。
「データ解析に取り組むライバルは、外資系企業やスタートアップ企業を含めて増えていますが、実データを扱える会社はきわめて少数。お客さまの実データをサービス開発に活かせているのは、NTT Comの大きな優位性です」(小澤)
「たとえば、異常音検知というテーマで工場の音を録音しようとした場合、騒音が大きいため、高度なノイズキャンセリングの技術がなければ使えるデータにはなりません。その点、NTT Comには研究所からの技術支援や、もともと電話会社だったという背景もあり、音の解析について他社に負けないノウハウを持っていました」(造酒)
また、時系列のマルチモーダルデータを分析できるのもNTT Comの強みだ。映像や速度などマルチモーダルで時系列のデータから、自動車の交通事故になりうる危険運転を自動検出するプロジェクトにも成功。このように、NTT Comの優位性を活かした事例が新たに生まれていった。

最新技術を学び続け、
AIを新たなビジネスの柱に

大川内智海 木村大地
大川内智海
Tomomi Okawachi
技術開発部
情報理工学系研究科 修了
2017年入社
木村大地
Daichi Kimura
技術開発部
工学院 修了
2017年入社

「ディープラーニングはホットなテーマであるがゆえに、研究のスピードが速く、少しでも気を抜くと技術が陳腐化して周回遅れになってしまいます。だからこそ、常に新技術をインプットできるよう勉強会を開催し、また、外部コミュニティへの投稿など、社外も含めた情報交換やコミュニケーションにも力を入れています」(木村)
「技術開発が現場と密着しているため、新たに考えた解析手法が翌週には現場に投入される、といったこともよくあります。純粋な研究所やアカデミアとは異なるスピード感やダイナミズムが、ビジネスとして技術開発に携わる醍醐味です」(大川内)
製造業における高齢化と技術継承の問題が進行していくにつれ、メンバーたちのもとには「ICTによって職人のノウハウを自動化してほしい」という切実な声が次々と届いているという。お客さまのAIへの期待、そしてNTT Comへの期待は大きい。障壁を乗り越えるためには、お客さまもチームの一員として目標に向かって一緒に議論する必要がある。
NTT Comの数々のAIプロジェクトへの取り組みは、数百社のIT企業が集まる展示会「ITpro EXPO」で「ITpro EXPO AWARD大賞」や「ZDNet Japan賞」を受賞するなど、業界でも高く評価されている。お客さまからのニーズが増え続けていることもあり、AIでの貢献事例は今後もますます増えていくことだろう。ネットワークやクラウドだけはなく、AIも含めてトータルで価値を提供できる会社を目指し、NTT Comは現在進行形で進化しているのだ。

NTT Comで活躍できる人材は?

最新技術を追求するだけでなく、その先にいるお客さまを見据えて技術開発ができる人。自分の技術や好奇心を誰かのために使いたい、という強い思いを持っている人がNTT Comで活躍できるでしょう。NTT Comは、大企業の一員でありながらもベンチャー企業のような柔軟性とスピード感がある点も魅力です。

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