【Ai最新情報】AWSが新しい機械学習を発表！Aiに加わる5つの新機能とは
近年では、多くの企業が製造工場・配送センター・食品加工工場などの現場においてAi（人工知能）の機械学習サービスを導入し、業務効率化などに役立てられています。とはいえ、実際のところまだまだ非効率な部分もあり課題は残されたままです。
そうした中、AWSが12月3日に発表した「5つの新しい機械学習」が課題解決の糸口に貢献するのでは？と話題になっています。
そこで今回は、その「5つの新しい機械学習」について探ってみたいと思います。新しい機械学習とはどのようなものなのか、そして、今後それらを活用することでどのような展開が待っているのか見ていきましょう。
目次
Aiによる機械学習とは
Aiによる機械学習とは、コンピュータが与えられた情報から自動的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ答えを導き出すものです。Aiは学習すればするほどより精度は高まりそこから未来のことも予測できるため、さまざまな分野において応用されています。
Aiに加わる5つの機械学習・AWSの取り組み
AWS（米Amazon Web Services）が発表した新しい5つの機械学習とは、いづれも工場や製造業のユーザー企業が生産工程において、業務効率・品質管理・セキュリティ・職場の安全性の向上に利用できるものです。では、早速5つの新しい機械学習をご紹介致します。
・Amazon Monitron
・Amazon Lookout for Equipment
・AWS Panorama Appliance
・AWS Panorama
・Amazon Lookout for Vision
Amazon Monitron
センサー、ゲートウェイ、機械学習サービス構成されるエンドツーエンドの機械モニタリングソリューションを提供し、メンテナンスが必要な機器の異常を検知
Amazon Lookout for Equipment
既存の機器センサーをご利用のお客様がAWS機械学習モデルを使用できるようにし、機器の異常を検知および予知保全を実現
AWS Panorama Appliance
お客の生産現場にある既存のカメラを活用しコンピュータビジョンを使用した品質管理と職場の安全性を向上
AWS Panorama
ソフトウェア開発キット（SDK）により、産業用カメラメーカーがコンピュータービジョン機能を新しいカメラに取り組むことが可能
Amazon Lookout for Vision
AWSが学習させたコンピュータビジョンモデルを元に、画像やビデオストリームを使って、製品もしくはプロセスの異常や欠陥を検出
これらの5つのサービスは、高度な機械学習、センサー解析、コンピュータビジョンの機能を組み合わせ、工業や製造業のお客が抱える共通の技術的な課題に対応し、現在利用可能なクラウドからエッジまで産業向け機械学習サービスを提供する最も包括的な製品群です。昨今、熟練者不足が目立つ中、Aiの技術を活用していくことでその不足部分を補っていけるのではと期待が高まります。
そして、この5つの機械学習の他に、Aiとのコミュニケーションの中でこれまで感じていた機械的なやり取りを解決する「Amazon Quick Q」も開発されました。
次項では、その「Amazon Quick Q」について簡単に解説して参ります。
Aiの自然言語で検索可能「Amazon Quick Q」
Aiとのコミュニケーシンの中では、私たち人間が常にAiが聞き取りやすい質問を求められていましたが、今回開発された「Amazon Quick Q」によって、ごく自然にAiとのやり取りを実現させます。
「Amazon Quick Q」とは 、Aiの機械学習を活用してユーザーの意図とデータの意味を理解し、ビジネスデータに関する質問に対してSQLを生成してくれるものです。
これまでは、「Amazon QuickSight」の登場によって、サーバーの管理やダッシュボードなどのクラウド化がされてはいましたが、自然言語を使いたいという顧客からの要望によりSQLを直書きせず執拗なインサイトを得られる「Amazon Quick Q」が開発されました。
例えば「前年比の売上成長は何ですか？」や「前年比で最も伸びた製品はどれですか？」といった質問に対し、Aiが質問内容を自動的に分析・意図を理解したあと、対応データを取得しQuickSightの数値・グラフ・テーブル形式で答えます。
これは、MLアルゴリズムを使用してデータ間の関係を把握することで、正確な回答を提供するインデックスを作成する仕組みです。
これをわずか数秒で正確な回答を導き出すAiの自然言語検索能力には驚きですし、全てのデータについても質問が可能とのことで、作業の効率化に非常に有効的です。
Aiで生まれ変わる今後の事業戦略
では、最後にこれまで解説してきた5つの新しい機械学習や「Amazon Quick Q」を活用する中で今後期待される事業戦略について言及して参ります。
工場、製造業が抱えるメンテナンス問題
工場、製造業の企業が抱えている問題の中には、既存の設備の継続的なメンテナンスに膨大なコストとダウンタイムが発生してしまうといったものがあります。
従来のほとんどのメンテナンスには、機械が壊れてから対応するか機械が壊れないように定期的にメンテナンスをするか、いづれかの方法をとっていました。
しかし、Amazon MonitoronとAmazon Lookout for Equipmentの機械学習を活用した予知保全が可能になります。
これまでも予知保全はされてきたものの、熟練した技術者とデータサイエンティストが複雑なソリューションをゼロから作る必要があり、作業は非常に困難を有するものであり、多額の投資をする企業もありました。
Ai活用で新たな運用を図る
新しい機械学習を用いることで、コンフィグミス・遅延の増大・キャパシティ不足・メモリリーク・I/Oのオーバーコミットなどを検知し、ユーザーに迅速に通知するとともに修正についてもリコメンドしてくれるようになり、機械学習を理解せずにこうした恩恵を受けられるようになります。
大半の企業では精度を高めていく専門知識を持ったスタッフが不足していましたが、Aiがマシン故障の警告サインを早期に特定することによって、経費の節約・生産性の向上、そして製造工程を防ぐことが可能になりますし、既存のセンサーから多くの価値を得たり、生産工程全体の実質的な向上に繋がったりとタイムリーな意思決定に役立ちます。
データ検索においても自然言語対応が可能な「Amazon Quick Q」にて、より快適さを感じられるようになるかと思います。
こうした動きが活発化することで、工場・製造業においては上記のようなメリットを得られると共に、今後の事業戦略や政府が掲げる改革すなわちDX(デジタルトランスフォーメンション）にも貢献し、工場・製造業の市場も大きく変わっていくのではないかと予想します。
まとめ
AWSが発表した5つの新しい機械学習や、自然言語で検索可能な「Amazon Quick Q」その他、今後の工場・製造業における事業戦略について言及して参りました。
本記事内でも何度も触れたように、昨今では、あらゆる企業において人手不足であったり、熟練した技術者不足が深刻化しています。
これまでもこうした状況化において、Aiの活躍は大きくあらゆる企業においても欠かせない存在として活用が見られてきました。
そしてまた、今回の5つの新しい機械学習や「Amazon Quick Q」が加わったことによって、さらに工場・製造業の運用をAiが支援してくことになりそうですし、日々進化していくAiにも引き続き注目が集まりそうです。
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