2023年6月よりAIものづくりを通じて「本当のAI活用先進企業」を目指し、個人とチームの基礎的AI能力向上を図ることを目的として活動を開始しました。一般的な機械学習を座学として学び、技術の理解と実際の利用事例を把握すると共に、当社が得意とするビジネス分野にも照らし合わせ、ものづくりの分野でのAIの適用対処法などを実際のHWやプラットフォーム上で検証しています。そして、地域や社会が抱える課題解決に向け、高ニーズテーマを設定し、AIものづくりの視点で貢献できるように、このチャレンジが入口となるように取り組んでいます。

記念すべき第１回から振返ってみたいと思います。

♦第1回開催

1．イントロダクション講義
ノートルダム清心女子大学　新学部新学科開設室 教授
博士（工学）中本　幸一 様

・エンジニアとして知っておきたい事
・知っていて欲しい事
・機械学習で出来る事
・最新話題など

2．記念講演
九州工業大学　所客員教授
一般社団法人システムエンジニアリング研究会理事
有馬　仁志 様

・自動車ソフトウエア開発最前線 ソフトウエアファースと体制、アジャイル開発、クラウド利用など、開発体制トレンド
・自動車開発で利用されるオープンソースの概要、ライセンスや、SBOM作成など、避けて通れないオープンソース利用の開発説明
・OEM、サプライヤ、プラットフォーマー（Autowareなど）半導体会社などのSDVの取り組みについて説明

3．パネルディスカッション（事業課題）
4．グループディスカッション＆自学
5．Kick-off party

◊講義風景◊

♦第2回開催

１．ノートルダム清心女子大学　中本教授による講義
・CNN以前のサポートベクターマシンの使い方
※テキスト：Raspberry Piではめる機械学習  4章
2．セルフラーニング
3．振り返り

♦第3回開催

ノートルダム清心女子大学　中本教授による講義
[講義１]
・ニューラルネットワークの原理（3層）
・ネットワークを学習する意味と仕方
※テキスト：ゼロから作るDeep Learning 3～5章
[講義２]
・Convolution Neural Network（CNN）の仕組み
・CNNは画像認識向けの専用NNになる
・畳み込み層、プーリング層、全結合層の役割
※テキスト：ゼロから作るDeep Learning 7章

♠番外編として、Café(C＋＋)を使ったLeNetの紹介もありました。

♦第4回開催

1．ノートルダム清心女子大学　中本教授による講義・質疑応答
・Yoloについて
物体検知（自転車）、加増認識(COVID)の実施例
2．セルフラーニング
3．下期の課題ディスカッション
4、記念講演
株式会社M2ホールディングス
執行役員 満岡　秀一 様

「開発会社視点でのデータサイエンスとAIの実務」
・講演者紹介・データサイエンスとAIのビジネスへの重要性
・AI案件の種類とアプローチ 事例をベースに各フェーズで起こる事象と契約面で留意しなければならないポイント
・データ収集と前処理 データレイク移行と留意点など
・モデル開発後の評価・運用・ノウハウ 実運用後に顕在化した課題
・結論と展望 Q＆A（１５分）

♦第5回開催

1．TechNextion Evaluation  kitによる物体検知と課題
・初めて評価ボード上で動作する物体検知をアドバンスドテクノロジーセンター 外村 一朗が発表
2．今度の取り組みについて
3．セルフラーニング

♦第6回～7回開催

TechNextion Evaluation  kitによる物体検知と課題の継続的な取組み

 

[コーディネーターのコメント]　

2023年6月より開始したAIものづくりチャレンジは、少数精鋭のメンバが各自のバックボーンを基に、機械学習技術の理解を進めると共に、各公演や講義で紹介される事例にも触れ、技術ベースラインの習得は進んだものと評価している。
また、10月以降の活動では、機械学習の開発環境を構築し、組込み向け評価ボードを使い、物体検知を実装するなど、ものづくりとしてのAI活用に、まさにチャレンジしています。
この活動で、個人差はあるものの、個人の基礎的AI能力向上が図れると共に、新たなモチベーションの創出や刺激を与える効果も感じています。「本当のAI活用先進企業」の入口となるべき、今後も活動を強化・発展させられればと思います。