先日（7月30日）、第1回 Japan IT Week【名古屋】展示会（7月28日、29日、30日の3日間、ポートメッセなごや にて開催）に参加したので、その調査状況についてコメントします。100社以上の出展に対し、あらかじめ全出展会社をネットにて確認し、製造業の（特に生産ライン関係の）IoT、AI活用、RPA活用に関連する内容が展示されていると予測される10数社に絞り、その最新状況について確認することを目的として参加した。
（1）IoT（+AI活用（機械学習））関係
・製造工程設備、物流装置のIoTとして、各設備・装置の稼働状況の把握を目的としたものが多く、稼動状況を詳細、的確に把握し、データを積み上げるツールとしての効用は理解できるが、現時点、予知保全的な用途としての、いわゆるセンシングデータの取り込みとその分析については、あまり明確な情報は得られなかった。この分野は教師なしの機械学習が主であり、設備・装置固有のセンシング対応が要求されるため、対象となる製造会社と個別に調整していく必要がある。
（2）AI活用（機械学習、深層学習）関係
・作業分析という形で、人の動きを動画でとらえ、その動きの確認から作業内容の良否判断をタイムリーに実施できるというものである。AIの活用として教師あり学習で行うとのことである、教師データは10回ほどのサンプリングときいたが、その真偽については未確認。
・検査業務としては、人による目視検査を視覚装置による自動検査に移行する際、画像診断をAIで行うものであり、まさにAIの深層学習により、格段に精確性を向上させる狙いがある。この分野については、従来の目視検査の判断基準と製品・部品としての特性の良否判断基準との整合性にもかかわる部分でもあり、その整合性をどういう形で確認していくかについては不明であるが、探求心をくすぐるという意味で興味は尽きない。
・自動翻訳については、ＡＩにより、従来の翻訳コストを大幅（例えば1/20）に削減できるものが現れてきており（スピードは1/10）、驚異的である。製造業に関係する生産技術分野の翻訳についてどうなのかは不明であるが、今後確認していくべき対象である。
（例えば、設備、機械の仕様書、ＱＣ工程表、ＰＦＭＥＡ関連の翻訳）
（3）RPA関係
・最適レイアウト構築システムというものが展示されていたが、従来の生産シミュレータに対し、より柔軟に、スピーディに、レイアウト構築が可能であり、生産効率も瞬時にシミュレーション出来るものと思われる。レイアウト検討の最適化ツールとして、実務への展開・応用が望まれるため、今後活用の展開を図りたい。
・工場内でも活用できるアプリを使ったスマホ、タブレット端末方式の（例えば作業標準書、図面、関連データ等の確認をリアルタイムで実施でき、又、現場データ（写真、文章等）の入力も可能）双方向での情報共有ができるものも展示されてきており、使いこなせれば大きな武器になることが予想されると感じた。
