• 2021年10月19日(火) 10:30 ~ 17:30

１．ＡＩ／ＩｏＴとは？
　　（１）．ＡＩ／ＩｏＴはこれまでの「デジタル化、ネットワーク化」や「最適制御」と本質的に何が違う？
　　（２）．どういう付加価値があれば、AIと呼べる？
　　（３）．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
　　（４）．ＡＩ／ＩｏＴだけで中長期的な競争優位性は生み出せない

２． センサデータ処理と異常検知に関する基礎
　　（１）．センサの種類とサンプリング周期
　　（２）．センサ検出値と、その持つ意味（インテリジェンス）について
　　（３）．入力データからの特徴抽出とパターン認識、機械学習
　　（４）．ディープラーニング（深層学習）とは何か？
　　（５）．異常検知と原因推定
　　（６）．異常検知手法も色々あり、それぞれ得手不得手がある

３．ＡＩ／ＩｏＴのビジネスへの活用事例
　　（１）．活用事例１（スマートファクトリー系）
　　（２）．活用事例２（自社製品の市場での使われ方監視系）

４．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・工場は、ＡＩ／ＩｏＴ導入効果があるのか？事業としての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）．センサの信頼性や寿命に要注意。監視コストが嵩み、顧客に迷惑をかけることがある
　　（６）．POCツールの活用と本格システム化について
　　（７）．監視対象とする事象を適切に選択する
　　（８）．監視項目別の特性の違い（挙動の違い）を的確に把握する
　　（９）．異常予兆計算の対象とする事象を適切に選択する
　（１０）．実際に監視を始めると警報の95%以上は誤報になる。どう誤報を減らすかが重要
　（１１）．未知の事象が発生した時は、時間をおかず、その時にナレッジを刈り取る
　（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

５． 本日のまとめ

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