• 2019年11月13日(水) 10:30 ~ 17:30

１．ＡＩ／IoTとは？
　　（１）．ＡＩ／IoTは、「デジタル化、ネットワーク化」や「最適制御」と本質的に何か違うのか？
　　（２）．どのような付加価値があれば、ＡＩと呼べるのか？
　　（３）．ＡＩによってもできないこと
　　（４）．全ての企業が「ＡＩ／IoTをいま開始しないと、競争上劣後してしまう」訳ではない。踊らされないこと

２．ベンダーに踊らされないための、センサデータ処理と異常検知に関する基礎の習得
　　（１）．自然界の生物の知的活動はどのようなメカニズムで行われているのか？
　　（２）．センサの検出値とその持つ意味（インテリジェンス）への展開
　　（３）．センサ種類、サンプリング周期設定、空間配置、ノイズ排除について
　　（４）．データからの特徴の抽出、パターン認識、機械学習
　　（５）．ディープラーニング（深層学習）とは？
　　（６）．異常検知と原因推定
　　（７）．教師なし／教師あり／半教師ありの異常検知
　　（８）．異常検知手法の違いによる得手不得手について
　　　　　（非線形分布データが苦手、変化幅大データが苦手、など）

３．市場におけるＡＩ／IoT推進関連の製品やサービスについて
　　（１）．ＡＩ／IoT関連製品やサービスのジャンルについて
　　（２）．各製品・サービスの中核となる情報処理モデルについて
　　（３）．製品・サービスの選択で大きな違いが出るのか？
　　（４）．下手に推進すると儲かるのはベンダーだけ。
　　　　　　ベンダーに踊らされない、製造業（OEM）としてのプロジェクトの運営について

４．ＡＩ／IoTのビジネスへの活用事例
　　（１）．講演者自身の構築事例（ＡＩ／IoTを活用したセンサデータ分析と異常検知への応用）
　　（２）．その他の活用事例１（自社製品の市場での使われ方監視系）
　　（３）．その他の活用事例２（工場における生産の監視系）
　　（４）．セミナーや書籍等の「成功事例」は相当に盛られている。実態は失敗プロジェクトが多発
　　（５）．ＡＩ／IoT活用は大企業のためのものか？

５．ＡＩ／IoT導入成功に向けての実践ノウハウ
　　（１）．そもそも自社の事業・製品・工場・現場は、ＡＩ／IoT導入効果があるのか？
　　　　　　事業収益力は強化されるのか？
　　（２）．製造業（OEM）としてＡＩ／IoT活用の全体像、ビジョン、戦略を創り上げる
　　（３）．プロジェクトがICTベンダーやセンサベンダー主導になったら必ず失敗し、数億円～数十億円を失う
　　（４）．一で、センサ技術の進化は著しいものがあり、しっかりと把握しておく
　　（５）．自社でＡＩ／IoT活用を推進する際にぶつかるさまざまな壁や副作用について
　　（６）．監視対象とする事象を適切に選択する
　　（７）．監視項目別の特性の違い（挙動の違い）をきちんと把握する
　　（８）．パイロット顧客を獲得し、顧客ドリブンで展開する
　　（９）．POCツールで出来る限り長く引っ張る
　　　　　（ICTベンダーがどんなに急かそうと本格システム化を急がない）
　（１０）．POCツール→本格システムの過程での変質に注意
　（１１）．「暗黙知の形式知化」と「標準化」の重要性
　（１２）．プロジェクトで獲得した知識を体系化整理し、将来的に積み上げていくための「容れ物」を確立する
　（１３）．講演者自身が経験した失敗や試行錯誤の数々

６．本日のまとめ

日本テクノセンター研修室