blue assistant チームブログ

類似図面検索システム blue assistant(ブルーアシスタント)のチームブログです。 サービスの紹介だけではなく、アップデート情報、ユーザー様の声、スタッフの日常についてなどお届けします。

blue assistant(ブルーアシスタント)は類似図面検索システムです。
AI(機械学習)を用いて、従来の業務時間を大幅に短縮します。 blue assistantは図面検索から現場の働き方改革を推進していきます。

ただいま、無料トライアル受付中です。
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こんにちは!
blue assistantチームスタッフの大森です。

先月、5月29日(金)に「ものづくり白書2020」が閣議決定されました。
経済産業省、厚生労働省、文部科学省の3省が共同で、ものづくり基盤技術の振興に
講じた施策をとりまとめたものになります。

製造業に関しての国の考えが記載されているので
製造業に携わられている方は、是非ご一読下さい!

クラウド説明図


【ものづくり白書のポイント】
予測困難な環境に対し、迅速かつ柔軟に対応する能力である「企業変革力(ダイナミック・ケイパビリティ)」を高める必要があり、その為にはデジタル化が有効。

↓↓ボリュームがありますが、ご確認ください!↓↓

 

製造業の現場でデジタル化への障壁になっていることはありませんか。
図面や書類の電子化など、そのお悩み是非お聞かせください!


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こんにちは!
blue assistantチームスタッフの大森です。

掲載されてから時間が経ってしまいましたが報告です。

ニュースダイジェスト社が毎月発行している月刊生産財マーケティング

5月号の44ページ面に、blue assistant(ブルーアシスタント)が掲載されました。

月刊生産財マーケティング5月号


グループ会社 三栄商事の社長でもある後藤が、blue assistantの目指す世界観、ツールに込めた思いと可能性について記者さんが上手にまとめてくれました。

「若手社員がベテラン社員に頼らず、自分の力で踏み出す最初の一歩を支援したい」

AI Assistは、最先端の人工知能(AI)技術を活用し、製造業をアップデートします。
図面にまつわるお困り事や課題があれば、何なりとご連絡ください!



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今回は前回記事「AIは大きく分けて2つある?」(4/13投稿)からの続きです。

最近、AIという言葉だけでなく"機械学習"、"ディープラーニング"という言葉をよく聞くかと思います。今回は両者の違いについて解説します。


【機械学習とディープラーニングの違い】

結論から言うと機械学習はAIという概念に属する数々の技術の一部分であって「AI=機械学習」ではありません。大前提として「AI > 機械学習 > ディープラーニング」ということはイメージしておきましょう。

《機械学習とは》
機械学習はデータのタイプや状況によって、「教師あり学習・教師なし学習・強化学習」の3つに大きく分けられます。
「教師あり学習」は「正しいデータ」という名の教師がいて、そこに不明なデータを持ち寄った際には正解を教えてくれるというイメージです。正解となる膨大なデータを学習することで、新しいデータに対しても対応が可能です。例えば「猫」の画像を大量に与えることで「猫」の特徴を学習させて行き、マシンが初めて見る画像についても「猫」かどうか認識できるようになります。

「教師なし学習」は教師あり学習と違い膨大な教師データを学習しません。
正解のないデータを大量に与えて、それぞれのデータの特徴、全体の傾向やルールを学習させていきます。その結果、マシンはデータを特徴などによってグループ分けし、新しく与えられたデータがどのグループに属するかを判別できるようになります。

「強化学習」は、教師あり学習のやり方に、マシンが出した結果に対して点数を付けるという手法を加えることで最良の方法を学習させる方法です。マシンに報酬もしくは罰を与えることで、マシンが試行錯誤し、学習することで精度をあげていきます。つまり、自分でどんどん学習強化していくイメージです。

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《ディープラーニングとは》
ディープラーニングは機械学習を発展させた手法であり、機械学習の一種です。
ディープラーニングは、人間の神経細胞(ニューロン)の仕組みを模して作り出したニューラルネットワークと呼ばれる技術をベースとしています。このことによりディープラーニングでは、人間の認識過程とよく似た過程を踏んで正解を導き出せるようになります。

例えば、「猫」の画像を認識するとき、マシンは画像の耳の形や輪郭など対象物の特徴を見つけて過去のデータと突き合わせて回答を出します。しかし、人間の場合は全体を見てから細部を確認したり、その逆の作業をしたりといくつもの階層的な過程を経て結論を得ます。そのことによって、「猫」とよく似た特徴を持つ「熊」の画像を、「猫」ではない動物と認識することができます(できないこともあります)。

ディープラーニングでは、こういった人間に近い認識過程、ものの考え方をマシンに教えて、実行させます。そして高性能なマシンに大量のデータを与えて学習させた結果、現在ではマシンは人間をもしのぐパターン認識力を発揮できるようになっています。

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《機械学習とディープラーニングの違い》
機械学習とディープラーニングの大きな違いは、ディープラーニングは特徴量の設定、学習もマシンが自動的に行うとのことです。

例えば、機械学習で色を認識させるには人間が「色」に着目するように指示するのが一般的ですが、ディープラーニングではその必要はありません。ディープラーニングの場合はマシン自身がデータの特徴を自動的に学習し、色を見分けるための方法を探し出して正解を得ます。
ディープラーニングで人間が見つけられない特徴を学習できるようになったおかげで、人の認識・判断では限界があった画像認識・翻訳・自動運転といった技術が飛躍的に上がりました。


長くなってしまいましたが、ざっくりと理解できましたでしょうか?

AIという言葉がバズり過ぎたせいか「AIを使うこと」自体が目的になっている企業もいます。AI技術はあくまで皆さんの会社をよくする方法に過ぎません。AIについて正しく理解をし皆さんの会社でどのように活用できるか考えていきましょう!!

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