DXの普及に伴い、AI活用の多様性はこれまでになく高まっています。特に製造業におけるデジタルの導入やAIの活用は顕著に進んでおり、多様なアプローチで運用の可能性の検討が盛んに行われています。

この記事では、そんなAI活用のあり方の一種であるエラーフィックスAIについて、その仕組みやメリットなどを解説します。

MLOpsの可能性と課題

製造業界におけるAI活用において、近年注目されているのがMLOpsです。MLOpsはMachine Learning(ML、機械学習)とOperations（運用）を組み合わせた言葉で、高度な機械学習システムの構築の際に用いられる概念です。

MLOpsの考え方のルーツとして、DevOpsと呼ばれるものがあります。これはシステムの開発部門と運用部門が密に連携することで、高度なシステム開発を実現するための考え方ですが、これを機械学習に特化した形に落とし込んだのがMLOpsというわけです。

MLOpsの実践は、機械学習を支える複雑な構成要素を高度に管理するための仕組みを取り入れやすいメリットを有しています。機械学習の実装ハードルを下げ、積極的にAIを取り入れる体制の構築に、非常に効果的です。

一方、MLOpsはやろうと思ってすぐに実施できるような概念ではないという課題も抱えています。従来の開発・運用体制を一度リセットし、両部門がシームレスに連携できる仕組みを整備しなければならないため、さまざまな負担が発生するからです。

維持管理コストの継続的な増大も懸念されることから、このような課題にどう対処するかによって、MLOpsの成功の可否が決まるともいえるでしょう。

エラーフィックスAIとは

MLOps導入にどう対処するかはさまざまなアプローチが検討されています。その中の一つがエラーフィックスAIです。

エラーフィックスAIは、生産システムにAIを実装した際のライフサイクル管理を効率化できる点に強みを有しています。生産システム稼働の際に生まれるログをAIに読み込ませることで、自社独自のデータベースに保存します。

エラーフィックスAIを導入していると、この自動保存したログを元に、AIを再学習できるのが最大の特徴です。人間が手動でAIをバージョンアップする必要から解放されるので、AI運用のコストを大幅に低減することができます。

エラーフィックスAI導入のメリット

エラーフィックスAIの導入によって、まず期待できるのがデータベースの維持管理コストの削減です。

エラーフィックスAIを利用する際の生産システムから取得するログのデータベースは、産業システムそのものから分離して運用することができます。そのため、通常システムのバージョンアップが発生した際にはデータベース側も影響を受けることが多いですが、システムから分離されることによって、その対応を最小限とすることが可能です。

エラーフィックスAIによる再学習は、さらに大きなメリットをもたらします。AIによって自動で最適化が行われるので、正確な稼働状況の把握や故障予測の精度向上などが可能となります。

エラーフィックスAIが与える工場DXへの影響

エラーフィックスAIは、製造業界における工場DXに大きな影響を与えることが期待されます。

最大の期待は、AIの活用がより積極的になるという点です。エラーフィックスAIは多数の専門家を抱えずとも、業種ごとに最適化されたAIを開発・改善し、高度な効率化の恩恵をAIから得られる機会が増えるでしょう。

製造業界は依然として旧来の手法になってしまうケースも散見されます。AI活用のハードルの高さがその理由の一つでもありますが、それを解消できるのは大きなステップアップです。

AI活用の積極化は、手動作業の削減によるスマートファクトリーの後押しに繋がります。AI主体の生産システムを構築し、最終的には人間による調整がごくわずかですむ、完全自動化された工場実現も夢ではありません。

エラーフィックスAIが工場DXを大きく促進するきっかけに

この記事では、AI活用が抱える課題とエラーフィックスAIがもたらす可能性について解説しました。

製造業界でのAI活用の障壁となっている、維持管理コストの増大や人材不足という課題を、エラーフィックスAIはまとめて解決してくれる可能性を秘めています。最終的にはスマートファクトリー実現に導いてくれる可能性もあることから、今後の同技術の普及や改善にも注目したいところです。