K.H.

現在、DXを推進する部署でAIのシステム開発に携わっています。取り組んでいるテーマは、工場における目視検査の自動化です。従来は、製品の全数を一点一点、人が目視で検査していました。いわば職人的な技能をベースにしてきたわけです。ただ、精度を担保するには多数の作業者が必要になりますし、人が行う以上、その判定基準にはどうしても微妙な差異が生じてしまいます。こうした課題を解決するために、AIを活用して検査を自動化するプロジェクトがスタートしました。
自動化する仕組みは次の通りです。まず検査対象の製品を撮影し、どんな画像なら良品で、どんな画像なら不良品なのか、そのパターンをAIによってモデル化します。導き出したAIモデルを試験運用し、実際の目視結果と照合しながら精度を向上させていくというものです。私は主にシステム開発を担当し、現場の生産技術開発の方々と協力しながら、二人三脚でプロジェクトを進めています。

開発者として私が受け持つ範囲は、良否を判定するAIモデルだけでなく、工場で実際に運用されるアプリケーション全体にまで及びます。そのためシステム全般についても、生産管理の業務についても、現時点ですでに広範な知識が身につきました。学びの多いこの仕事にやりがいを感じています。まだ先のことですが、開発したシステムを現場へ導入することが決まったときには、きっと大きな達成感が得られると思います。
振り返ると、配属直後から案件を担当し、実際に工場が抱えているさまざまな課題に触れながら業務を行ってきたことが成長につながったと実感しています。現場の声と向き合いつづけてきたからこそ、生産管理の業務と噛み合った、本当の意味で役に立つシステムに近づけているのだと思います。工場におけるDXは、現場を理解することが欠かせません。

もともと大学時代にプログラミングを学んでいたものの、AIに関してはほぼ初心者。そんな私でしたが、ゼロから必死に学び、今では工場におけるAI活用の最前線にいます。ここまで成長できた要因のひとつとして、充実した教育精度があります。特にAI関連の通信講座は、スタートアップ企業と連携して提供されるもので、本当に役立ちました。基礎レベルからまだ一般に浸透していないような最新のAI技術まで学べるので、非常に心強い存在でした。引き続き学びつづけ、より最適なシステム開発につなげたいと考えています。
今後の目標は、工場が本当に求めていることをしっかりと見極められるようになることです。単に相談を受けて解決するのではなく、そこから一歩踏み込んで真の困りごとを特定し、それを解決するシステムの提案が出来るようになりたいと考えています。