拓海先生、最近部下から「現場機械にAIを入れたい」と言われて困っております。論文を見せられたのですが専門用語ばかりで、要点がつかめません。これって要するに現場で機械が自分で学べるようになる、ということなのでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！その論文は要するに「事前学習したモデルを現場で少量データで素早く調整して使う」話ですよ。難しく聞こえますが、結論はシンプルです。現場の負担を極力抑えつつ機械の稼働状態を高精度に認識できる、ということです。
なるほど。うちの現場は機種も散らばっているから、全部同じデータにならないのが困りどころです。そこはどうカバーするのですか？
良い点を突かれましたね！ここでの鍵はtransfer learning (TL) 転移学習です。事前学習したCRDNN（Convolutional Recurrent Deep Neural Network、畳み込み再帰型深層ニューラルネットワーク）をベースにして、現場で少量のラベルを付け加えて微調整（ファインチューニング）することで、それぞれの機械固有のデータ分布に適応できます。要点は三つ、事前学習、少量ラベル、現場での素早い再学習です。
ふむ、三つの要点ですね。で、実際にそれを現場で動かすにはスマホや装置に負担がかかりませんか。通信回線も細い現場が多くて心配です。
ご懸念はもっともです。論文ではECU (Electronic Control Unit) 電子制御ユニット上での再学習を推奨しています。通信帯域やスマホのSoC (System on Chip) システム・オン・チップの性能に依存しますが、転移学習はゼロから学習するより計算コストが小さいため、オンボードで処理できる場合が多いのです。
それなら現場の人でも使えるんですか。うちの現場はITに詳しい人ばかりではありません。
要するにそこも解決が図られております。論文はエンジニアがAIの知識を持たなくても使えるよう、人手でラベル付けできる簡単な人機間インタフェースを提案しています。スマホアプリで簡単に状態にラベルを付け、Bluetooth経由でECUに送る流れです。これにより現場の工数が劇的に低く抑えられますよ。
なるほど。で、最終的にどれくらい効果が期待できるのですか。投資対効果をきちんと知りたいのです。
端的に言えば、論文ではトルク制御ベースの機械効率を約9%改善する可能性を示しています。要点は三つで説明できます。まず稼働サイクルの高精度把握により無駄を削減できること、次にオンサイトでの素早い適応で導入コストを抑えられること、最後に現場でのラベル作業が簡易であるため人件費の増加が限定的であることです。
これって要するに、事前に強いモデルを用意しておけば、現場でちょっとだけ教えるだけで済むから、導入が現実的だということですね？
その通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。現場側の不安を小さく段階的に解消していくことが成功の鍵です。まずは小さな機械一台でトライアルを行い、効果が確認できたら横展開する戦略が現実的です。
分かりました。私の言葉でまとめますと、事前に学習させたCRDNNモデルを現場で少数のラベルで素早く微調整し、ECUで動かして効率改善を狙うのが肝で、まずは小規模で試して費用対効果を測る、という理解でよろしいですね。
