日経ものづくり 2022/01号

特集1 AI時代の技術伝承
〔Part2 事例編〕 DIC
熟練者と同じ類似トラブル発見法 文章や単語で対処方法を検索

 Prismの構築にはLIGHTz(茨城県つくば市)が提供するAI「ORGENIUS(オルジニアス)」を活用した。ORGENIUSが「なぜ過去のデータからその答えが出たのかを可視化して示してくれる、ホワイトボックス型のAIだったから」(緒方氏)だ。 まず熟練者からヒアリングするな…(46〜47ページ掲載記事から抜粋) *テキスト版記事の文字数:2288文字

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この特集全体
特集1 AI時代の技術伝承(33ページ掲載)
AI時代の技術伝承
特集1 AI時代の技術伝承(34〜37ページ掲載)
〔Part1 総論〕 技術伝承の救世主になるか AIから学び、AIと働く
特集1 AI時代の技術伝承(38〜39ページ掲載)
〔Part1 インタビュー〕 慶応義塾大学理工学部管理工学科教授 栗原 聡 氏
特集1 AI時代の技術伝承(40〜42ページ掲載)
〔Part2 事例編〕 トヨタ自動車九州
特集1 AI時代の技術伝承(43〜45ページ掲載)
〔Part2 事例編〕 タヤマスタジオ
特集1 AI時代の技術伝承(46〜47ページ掲載)
〔Part2 事例編〕 DIC
特集1 AI時代の技術伝承(48〜50ページ掲載)
〔Part3 技術編〕 学習データ収集
特集1 AI時代の技術伝承(51〜53ページ掲載)
〔Part3 技術編〕 自然言語処理
特集1 AI時代の技術伝承(54〜57ページ掲載)
〔Part4 説明可能なAI〕 「信頼できるAI」が続々登場 推定理由を説明する2つの手法
特集1 AI時代の技術伝承(58〜61ページ掲載)
〔Part5 AIの基礎知識〕 AIって何?どういう仕組み?
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【記事に登場する企業】
DIC
update:22/01/22