Time 12:05 - 12:20

製造業DXの基盤となるAI活用
‐ 現場の「見える化」とデータ活用

古賀 直樹
　株式会社コンピュータマインド 
　開発第２Gr. R&D推進室　室長

多様な産業分野でのシステム開発経験 を背景に、製造業における画像認識AI（Deep Learning） の役割について解説します。画像認識 (外観検査、物体検出、セグメンテーション 等) や時系列データ分析・異常検知 における活用事例を紹介し、AIによる現場の「見える化」がDX推進の重要な第一歩となることを示します。また、AIシステム開発における豊富なノウハウとワンストップでの支援体制 についても触れます。

Time 12:20 - 12:35

生成AIで製造業務を変革：生成AI活用のトップ3事例（仮）

下野 祐太
　株式会社エムニ / 代表取締役CEO

本講演では、松尾研究所にて製造業向けのAI社会実装に従事した下野が、製造業における生成AIの最前線を走るエムニが、生成AI活用のトップ3事例を一挙紹介！
1) ベテランの暗黙知を高速ヒアリングで言語化し若手へ技能伝承する「AIインタビュアー」
2) パテントマップを10分で作成し、調査コストを最大99％削減する「AI特許ロケット」
3) 高セキュリティのオンプレ環境で動く独自LLM特許翻訳ソリューション。
※1)と2) は無料デモで体験可能、導入のポイントとROI向上の秘訣を具体的に解説します。

Time 12:35- 13:00

クロストーク

• オンプレミス開発におけるメリット・デメリット。
  機密データを外部に出さない、工場内の写真自体が機密情報であったり、社内文書を絶対に外部に出せない製造現場でも、オンプレ環境で開発すればAIを工場内で完結運用でオンプレの利点と課題、ポイントについて意見を交わしていただきます。
• オンプレミスにおけるエッジAIの利点と課題。
  画像AIではリードタイム・タクトタイムの制約でクラウドは不向です。ファンレスで発熱を抑える NVIDIA Jetson 等エッジデバイスが注目され、LLM 搭載を含むエッジ AI への期待も高まっています。エッジデバイスAIの性能・コストのトレードオフについて意見を交わしていただきます。
• 現場で本当に「使える」AIシステムを構築するための課題と解決策。
  AIシステムにはアップデートが必要なケースがありますが、工場内や社内に担当者がおらずメンテナンスが滞りがちな課題があります。お客様が自走できる体制づくりやリテラシー向上を軸に、短期的な改善施策と長期的な運用戦略の双方から実務的な業務改善のポイントについて意見を交わしていただきます。