製造業や物流業など、大型のインフラを持つ会社はインフラ点検がかなり重たい負担かと思います。そのインフラ点検を支援するAIがでてきたとの事で記載してみました。
概要
・従来のインフラ点検は単純な判断基準で十分だった。例えば、閾値以上かそうでないかなど。しかし、システムが大幅に増え、また各システム自体も老朽化している物が多くなっているため、閾値以上でも故障なのかそうでないのか、単純ではわからなくなっている。結果、故障が発生するケースがでてきた。
そこで、インバリアント分析、正常な時のパターンを学ばせて、そこからズレたら異常とする方式を採用したら、従来の監視方法では見逃した事例も見つける事ができたため、今後の監視業務に採用されたとの事。
面白いですね、機会あればこの辺は考えてみたいです。。。
超革新的な大ヒット製品や大手企業でもない限り、なかなかメディアからの声はかｋらないのが正直な所ですよね。会社知名度を上げるためには、品質のよいプロダクトを持ちつつ、それをPRする広報活動も必要です。
そんな中で、インパクトに残ったのは下の記事だったので記載しておきます。
概要
・記者は１社の事だけでなく、その業界や技術動向がどうなるかを常に考えている。
どこかで本命となるまとめ記事の際に、自社が入れるように日頃から、ここの分野は特に強いですよとか、記者がここの分野を書くときは、うちの会社に声かけようと思ってもらえるように宣伝していく事が大事みたいです。
単発単発のニュースリリースだしても、メディアは取り上げてくれないですもんね、気を付けたいと思います。
怖いですね。
あと、教訓として会社が認識して導入していれば対応可能なのですが、シャドーIT利用で担当部門まいの良かれと思った業務改善で知らぬ間に使用している所がいると、対応が遅れてしまいますね。
AIのPoCニュースはよく聞きますが、実導入でかつマスユーザ向けの所はあまり見識がない中で気になる記事があったので紹介します。
概要
目的）人手不足と人件費高騰をうけてオペレーションの効率化を図るため。
コンセプト）カメラＡＩとロボットアームと食洗器で自動的に食器を洗う。
ポイント）お皿は３種類（形状や色が異なる）あるが、それに応じた洗い方ができ、また自動的に保管場所まで運ぶ
AIモデルは「YOLO」と教師データには「GAN」も活用
AIを作るのは大変ですけど、学習データを集めてAIモデルを作成して検証するというサイクルを数か月回すのはできる事だと思います。ただし、このサイクルを維持していくのはとても大変ですよね。
なぜ、サイクルを回す必要があるとかいうと、AIモデルも精度的な意味で賞味期限があります。AIモデル作成当時の学習データと、今後判定していきたいデータ時間が経つにつれ変化してしまうためです。
（周辺環境の変化しかり、構成する部品しかり、判定基準が厳しくor甘くなるしかり）
常に期待する精度を出すAIモデルを出すためには、定期的にAIモデルのアップデートが必要ですが、それを行ってくれる、または行うべきと通知してくれるサービスがあるみたいです。
データロボット社、マイクロソフトのAZUREが紹介されてましたね。
既製品のデフォルト機能だけでなく、特別なコーディング技術を使わずに自動化の機能が作れると呼ばれるノーコード/ローコード技術
現実的にはある程度の基礎知識がある記者の方でも難しいみたいですね・・・
感想）
「抽象化のやぶれ」とは、ちょっとした想定外のことをやろうとすると、とたんに難しくなることをいう、らしいです。
まあ、人間がひと手間思うちょっと、プログラムのロジック的のちょっと大幅な隔たりがあるからなんでしょうけどね。
KPIの設定は大変ですよね。べき論は細かく測定すべきかと思いますが、測定も手間で管理も手間になり、とにかく面倒です。また細かすぎると何が最終結果につながったのか見えにくくもなり、改善が難しいですよね。
古い記事ですが、カーシェアの顧客満足度をコールセンタへの入電率「のみ」とした会社があるようで納得感もあったのでここに記しておきたいと思います。
※入電率は、電話数/サービス利用回数
概要
全社員が統一した意識で業務ができるようシンプルなKPIを設定したい。
カーシェアの満足度KPIをコールセンタへの入電数のみとした。
理由）カーシェアの提供は自動化されているため、コールセンタにかかってくる電話は、ほぼ悪い連絡「不明点確認・クレームなど」であるため。
勿論完全な測定ではないが不満足だったサービス件数を把握できる分、この数値を下げれば逆説的にいいサービス提供になったとの考え。
サービス導入時は50%という非常に高い電話で電話対応なければ、利用者がサービス利用できない不完全なサービスだった。※３年くらいでほぼ半減
特に忘れ物対策を導入することで、数値が劇的に下がった。
入電された内容を分類して数や影響による優先順位をつけて、高い順に対応することでサービス改善が図れているとの事。
