「船舶海洋分野への人工知能（ＡＩ）の導入可能性の調査と評価」
ストラテジー研究委員会
成果報告書

２０２０年６月

目次

１．はじめに（影本・並川・土井） ·············································· 1
２．人工知能（AI）に関する研究のレビュー（一色） ······························ 5
３．人工知能（AI）導入効果の評価法のレビュー（稗方）３．１ 概要 ······························································· 83
３．２ シミュレーションによるプロセス評価手法の調査 ························ 84
３．３ シミュレーションによるプロジェクトやプロセスの評価方法 ·············· 91
３．４ ケーススタディ１：基本的な動作の紹介 ································ 95
３．５ ケーススタディ２：規模の大きいプロジェクト ·························· 96
４．船舶海洋分野への AI 導入のレビュー
４．１

船舶分野（影本）·················································· 105

４．２

海洋分野（北澤）·················································· 108

４．３ 海外動向（Wang・並川） ············································ 116
５．AI 導入のために利用可能な既存データと今後整備すべきデータ（金井、藤田、一ノ瀬）
５．１

タスクの目的と概要················································ 123

５．２

既存データの収集·················································· 124

５．３

既存データの整理·················································· 127

５．４

まとめ ··························································· 131

６．造船所の各工程へ導入が期待される AI 技術（並川・土井・長野）
６．１

既存の参考技術···················································· 147

６．２ AI 造船工程マトリックス ··········································· 150
７．「未来の AI 造船所」に向けて（土井・並川）
７．１「AI 造船所」のポリシー ··········································· 164

７．２「AI 造船所」のバーチャル見学ツアー ······························· 165

８．おわりに（影本）························································ 172
付録１：新聞やインターネットに掲載された船舶海洋分野に応用できそうなＡＩ関連新技術（影本） ································································· 173
付録２：「ベイズ推論とその一例（新型ウィルス感染症）」（一色） ················· 226

第１章

はじめに

本報告書は、日本船舶海洋工学会において平成３０年９月に設置が認められ、令和２年５月までの１年半あまりに亘って実施した「船舶海洋分野への人工知能（AI）の導入可能性の調査と評価に関するストラテジー研究委員会」で得られた成果を報告するものである。
2000 年代前半まで建造量世界一を誇った日本の造船も近年韓国と中国にその地位を奪われ、高度な技術を要する LNG 運搬船や大型コンテナ船の分野でも日本船社がこれら両国で建造するなど後塵を拝している。また典型的な 3K（きつい、汚い、危険）職場とされる造船業
では、若い労働力からは敬遠され、少子高齢化の今日、労働力の確保が困難になってきており短期の外国人労働者への依存が高まっている状況である。また熟練ベテラン作業員の匠の技を伝えるべき若い人材が不足して、貴重な技術の伝承が途絶えてしまうことが危惧されている。
こういった状況を踏まえ、日本の造船・海運業の安定的な維持発展のためには、大幅な自動化と高度な知能化環境を構築することにより、労働力不足を補いつつ、継続的にコスト競争力を強化することで、高性能の船を楽に建造できるようにすることが求められる。
一方、深層学習の出現により、再び注目を集めつつある人工知能（AI）は、我々のまわりのあらゆる分野に急速に浸透しつつあり、当初の AI の主たる応用分野であった製造技術の自動化やロボットの高知能化などにとどまらず、今や投資の判断・推薦を行う金融コンサルタ
ントやコールセンターのオペレータなどすらも AI によって置き換えられつつある。
このように、近い将来、世の中のあらゆる分野を席巻すると考えられている AI は、たとえば船舶分野では、建造部門のみならず設計部門・研究開発部門、引渡し後のオペレーション
部門さらには事務部門などあらゆる部門への導入可能性を秘めている。日本船舶海洋工学会が主催する情報技術研究委員会が発行している機関誌「すうちせいぎょ」第 127 号の企画として実施された「造船業における AI への期待に関するアンケート」では、造船現場に AIが適用されることへの期待が最も大きいという集計結果となっている。近年の IoT, Big
Data, AI などの技術開発にはめざましいものがあり、それらの技術を駆使して理想の造船所を構想することが可能になった。さらに、Digital twin と呼ばれる Virtual Shipyard を創れば、リアルタイムで造船工程と経営状況を監視し、管理することも可能である。これをもっと発展させれば、引き合い、見積もり、設計、購買、納品検収、資材管理、工程・工数
管理、各種検査、品質管理、Project P/L 管理、引き渡し、メンテナンス、アフターサービ
ス、スクラップ廃船までを含めた船の一生を通じた造船・海運一貫システムを構築することまでも可能となるものと思われる。
また、船舶分野だけでなく、海洋エネルギー利用、海洋資源開発、養殖、海中探査などの海洋利用・開発関連の分野にも、様々な形で AI は利用できると考えられる。今後、船舶海洋分野への AI の導入はおそらく必然であり、船舶海洋分野の各部門を根底から大きく変えるほどのインパクトを持つであろう
1

このような認識のもとに、本研究ストラテジー委員会を立ち上げ、船舶海洋工学会での既存の委員会を通じて、研究会立ち上げの趣旨に賛同いただける有志の方に参加を広くよびかけ、また人工知能の理論的な研究に携わっている研究者にも参加をお願いし、その結果として表１のような委員の方々の参加を得た。委員会の活動は後述する各タスク毎に主たる担当者を決めて、委員会で調査・検討結果を各担当者からご報告いただき、議論を行なうという方式で行なった。なお、委員会は委員が物理的に一同に会してミーティングを行なうのでなく、インターネットを通した遠隔会議方式で行なった。
本研究会では、研究会の名称から推測されるように、研究そのものを行なうのではなく、
１）船舶海洋分野のどのようなところに AI を導入できるであろうかにつき調査すること、
２）AI 導入効果の定量的評価法を調査・検討し、できればいくつかの導入具体例を想定
し実際に導入効果の定量的評価を行なってみることを目的として活動を行なった。
また、船舶の建造に AI を導入するとすれば、既存の造船所の各部門の可能なところから
順次 AI を導入していくことが現実的と考えられるが、本研究会では、そのような現実的な検討とは別に、更地に最初から AI を導入することを前提とした造船所を新しく作るとすればどのような AI 造船所になるであろうかといったブレーンストーミングも行なってみた。
既存の造船所に AI を導入するにしても、新しい AI 造船所を作るにしても、現実には AI だ
けではなく、いわゆる IoT(Internet of Things：インターネットを介してあらゆるものをつなぐ技術)や ICT(Information and Communication Technology：情報通信技術)を動員す
ることが必要であろうから、本研究会でも、そのようなことを前提として調査・検討を行なっている。
委員会で調査・検討した各タスクとその活動内容を以下に示す。
（１）AI に関する研究のレビュー
AI の理論・応用に関する研究のレビューを行う。
（２）船舶海洋分野への AI 導入のレビュー
船舶海洋分野への AI 導入例のレビューを行う。
（３）AI 導入可能性の調査
船舶海洋分野に限らず世の中のいろいろな分野における AI に関する理論の発展や導入例を、新聞その他のメディア、インターネットなどで調査する。
さらに、調査した AI 技術の中から船舶海洋分野特に造船所の各工程へ導入できそうな既存 AI 技術を抽出すると共に、新たに開発すべき AI 技術を考える。
（４）AI 導入効果の評価
AI 導入効果（経済的な効果、作業効率の向上など）の定量的評価法のレビューを行うと共に、可能ならば導入例を想定して導入効果の定量的評価を行ってみる。
（５）既存データの調査
AI の機械学習に使えそうなデータが「どんなデータ」が「どこに」、「どのくらいの量」、
2

「どのような形式（紙ベース、フロッピーディスク、電子データなど）で」あるかを調査する。また、今後 AI の機械学習に供することを前提とした時に、「どのようなデータ」
を「どのような形式」で取得・保存すべきかについても検討する。
（６）未来の「AI 造船所」に関するブレーンストーミング
更地に最初から AI を導入することを前提とした造船所を新しく作るとすればどのような「AI 造船所」になるかについてブレーンストーミングを行う。
以上が、当初の目論見であったが、結果として当初の目論見が十分達成できなかった部分
や、委員会での議論を通じて、当初は考えていなかった観点からの調査・検討を新たに進めることになった部分もある。
本委員会の活動成果が、船舶海洋分野の今後の発展に少しでも貢献することになれば幸
いである。

3

表１ 「船舶海洋分野への人工知能（AI）の導入可能性の調査と評価」
ストラテジー研究委員会名簿（２０１９年１１月現在）
氏

名

影本 浩
（委員長）
松岡 和彦
（幹事）
天谷 一朗

長野

元睦

所

属

長崎総合科学大学 船舶工学コース 教授
ジャパンマリンユナイテッド

第４回委員会海上物流イノベーション推進部 統括スタッフ

まで

ジャパンマリンユナイテッド

第５回委員会

技術本部 ＩＣＴセンター 企画開発グループより

長崎総合科学大学 船舶工学コース 教授一色 浩（有）数理解析研究所 代表

岩田 拡也

海上技術安全研究所 流体設計系 流体制御研究グループ
産業技術総合研究所 知能システム研究部門
フィールドロボティクス研究グループ

梶原 宏之

長崎総合科学大学 特命教授（九州大学名誉教授）

金井 健

日本造船技術センター 試験センター技術部

北澤 大輔

東京大学 生産技術研究所 教授

尊田 雅弘

菱友システムズ インダストリーソリューション事業部

土井 憲治

中村 真也

考

長崎総合科学大学 船舶工学コース 教授

石川 暁

一ノ瀬 康雄備

第２回委員会より第４回委員会から

ＮＴＴデータエンジニアリングシステムズ
エンジニアリングアドバイザー
川崎重工業 船舶海洋カンパニー 技術本部基本設計部
性能開発課

並川 俊一郎Representative, NAVIKA Consulting稗方 和夫

東京大学 新領域創成科学研究科 人間環境学専攻 准教授

藤田 智

三井造船昭島研究所 技術統括部 性能開発部

古野 弘志

長崎総合科学大学 船舶工学コース 准教授

山田 智章

日本海事協会 技術研究所

Xin Wang

Newcastle University in Singapore, Assistant Professor

4

第２回委員会より

第２章 人工知能（AI）に関する研究のレビュー

一色 浩㈲数理解析研究所

5

１．ディープラーニングの衝撃
ディープラーニングとは何かAIがもたらす造船業の将来像
AIとは何か、造船工場から人間が消える、ジオラマ

２．ニューラル・ネットワークの歴史
ゴルジとカハーン、マカロックとピッツ、ローゼンバーグ、
ヒントン

３．ニューラル・ネットワークの基礎演算
誤差逆伝播学習（BP）、自己符号化器、畳み込み、
RNN、LSTM

４．相互結合ニューラルネットワーク
ヘブ学習、 ホイップフィールド マシン、ボルツマン マシン

５．ニューラルネットワーク研究のフロンティア
事象抽出と性能分析（燃料電池劣化）、 変分自己符号化器

６．量子計算機
７．研究の進め方に対する提言 →付録2 ベイズ推論
参考文献
6

１．ディープラーニングの衝撃
最近になって連日ニューロが話題になっています。
画像認識、音声認識、機械翻訳などの世界で大きなブレークスルーが生まれた。

自動運転の技術が夢から現実になった。
たまたま断れない講演依頼の話があったので、3ヶ月ほど掛けて９回ニューラルネットワーク（NN）の講義をした。
そのために、色々調べましたが、信じ難い程の大きなブレークスルーがあった。

7

ディープラーニングの登場により、人間には簡単にできるのに機械ではできなかった画像認識、音声認識、機械翻訳などの技術にブレークスルーが起きた
いかなるブレークスルーかというと、人間のような柔軟性を機械に与える端緒が得られたことである。
今後、工学の全てで柔軟性がキーコンセプトになろう。
現在、ディープラーニングは多層の階層型ニューラル・ネットワークを指すことが多い。
時系列を取り扱うネットワークや、階層型でない相互結合型のネットワークなど、今後急速に発展しよう。

8

AIとは何かについて述べる。NN以外にも、決定木、クラスタリング、ベイズ分類器、サポートベクターマシン（SVM）、画像、文字・音声認識などいろいろある。
ディープラーニングの特徴を挙げると

9

ディープラーニングとはNNは人間の脳の働きを模したもの。
階層NNは入力と出力の非線形な関数関係を求める。
多層NNはどんな問題（関数関係）も解ける。
入出力変数が画像でも音声でも良い。
多層NNを最小値問題で解くと局所解に捕まる。
ヒントンが解決し人間よりも優れた画像認識を示した。
その際、人の視覚を模した畳み込みNNを導入した。
ヒントンによるディープラーニング → 大爆発
自己符号化器はノイズ削減に有効。
天気予測等の時系列には過去記憶するRNNがある。
数学が嫌いでもいい。パソコンの能力が低くてもいい。
10

日本の現状を見ると政府が如何に経済政策を実施しても，日本経済が発展しない．国債が増えるばかり。何故？
日本はモノづくりに成功して，太平の夢を貪った．
…江戸時代
気がついたら，AIを始めとするITで周回遅れ…幕末…黒船産業構成の見直し（単純なモノづくりは主役でない）…明治維新
ハイリスク・ハイリターン時代に，なぜ情報が重要？
情報がビジネスチャンスを見つけ，リスクを評価．
11

日本社会の現状を一言で言うと閉鎖性
大学はかなり改善したが、まだまだひどい。
論文贋作の温床にもなっている。
夢やコミュニュケーションで生まれる発想の芽を潰す
スピードにブレーキを掛ける
日本の社会がもっとオープンで風通しの良い社会にならないと行けない．そうしないと産業の衰退を招く．

12

2. ニューロの歴史
2.1 大脳の構造 … ゴルジとカハーンの研究
ニューロンの形状を明らかにしたのはイタリア人のカ
ミッロ･ゴルジで，1873年に銀とクロムを用いた細胞の染色法を編み出して神経細胞の観察に成功する．
スペインのサンティアゴ･ラモン･イ･カハールは，シナプ
スでは軸索終末と樹状突起は直接つながっていないで狭い隙間があることを主張した．ゴルジは継っていると考えた．光学顕微鏡では直接確認できないため見解が別れたが，結果的にはカハールが正しかった．
ニューロン同士が直接継っていない事には，信号処理上，深い意味があろう．
13

人間の脳には，1000億個以上の下図のような神経細胞（ニューロン）がネットワークを形成している．

ニューロンとシナプス
瀧雅人「これなら分かる深層
学習入門」図3.1

神経細胞の数は大脳で数百億個、小脳で1000億個、脳全体では千数百億個にもなる．
14

一つの神経細胞からは、信号を出力する長い「軸索」と、信号を入力する木の枝のように複雑に分岐した短い「樹状突起」が伸びている．
軸索終末と樹状突起との間にはシナプスがあり，信号が伝達される．
シナプスでは軸索を伝わってきた電気信号を受けると，シナプス小胞というカプセルに詰め込まれた神経伝達物質と呼ばれる化学物質を放出する．
樹状突起のレセプタが受けると電気信号が細胞体（中央の膨らみ）に向けて出される．

15

細胞体では樹状突起から上がってきた全信号を合算し，それがしきい値を超えると軸索に向けて電気信号を発する．
瀧雅人「これなら分かる深層
学習入門」図3.2

活動電位と電気パルスの伝播

電気信号は連続パルスからなる．パルスの振幅は決まっており，信号の強さはパルスの密度である．
16

2.2 ニューラルネットワークの数理モデル
2.2.1 マカロックとピッツのモデル
NNの起源は1943年のマカロックとピッツの研究．
神経生理学者で外科医のマカロックは，チューリング
の影響を受けて，思考の計算モデルを作ろうと考えた．
神童のピッツを共同研究者として，脳の論理処理の計算モデル（形式ニューロンと呼ばれる素子からなる回路）を考え出した．

瀧雅人「これなら分かる深層
学習入門」図3.3

NAND

-1.0

-1.5
-1.0

形式ニューロン（左）と簡単なニューロン回路の例（右）17形式ニューロンには他の多数の形式ニューロンから0か1の信号 xi が入る．重みをwi として総入力 u を

u =  wi xi

（3.1）

i

とする．このニューロンの出力 z を
z =  (u + b) = h   wi xi + b 
 i


（3.3）

とする．ここで h はヘビサイドの階段関数：

1 (u  −b)h(u + b) = 0 (u  −b)（3.2）

入力 u を出力 z に変換する関数を活性化関数という．
図の右はNAND．NNでいかなる論理演算も可能．
18

3.2.2 ローゼンブラットのパーセプトロン
前節ではパラメータ w や b は固定値であった．
ローゼンブラットはパラメータ w や b を「問題の解を与えるように訓練する」という学習の概念を導入した．
つまり，図のようなNNに教師あり学習をさせる．
ローゼンブラットはこのようなNNをパーセプトロンと呼んだ．

3層からなるパーセプトロンの例
19

人工知能と呼ばれる研究分野を立ち上げたミンスキ－（ローゼンブラットの高校の同級生）は，入力と出力からなる2層パーセプトロンではXORのような線形分
離不可能問題は解けないことを示した．
これが一因となり60年代の終わりに第1次ニューラル
ネットブームが終焉した．
３層パーセプトロンならばXORを解ける．

20

線型分離できる例(OR、AND)とできない例（XOR）

21

３．ニューラル・ネットワークの基礎演算3.1. 誤差逆伝播学習 （NNの理論ではこれが一番難しい）
誤差逆伝播学習： 誤差（教師データと出力データの差）をゼロにする学習をする
入力層（0）

中間層（1）
中間層(2)

中間層（N-１） 出力層(N)

通常の
ニューロン

N+1層の階層NN
22

出力1の
ニューロン

n+1 層のｊ ユニットへの入力：

u (jn +1) =  w(jin ) vi( n ) + b( n ) , n = 0,1,

, N −1i

n+1 層のｊ ユニットの出力：v (jn +1) = h(u (jn +1) ) = h   w(jin ) vi( n ) + b( n )  i

活性化関数： これを最小にする

E=

1(t j − v (j N ) ) 2

2 j

1 


=   t j − h   w(jiN −1)vi( N −1) + b( N −1)  
2 j 
 i

23

v (j N )E
(N )= −(t j − v j ) ( N −1)( N −1)
w ji
w ji
v (j N )( N −1)jiw= h(u (j N ) )vi( N −1)

したがって

E
= −(t (j N ) − vh( N ) )h(u (j N ) )vi( N −1)( N −1)
w ji
同様に

E
(N )
(N )
(N)

=
−
(
t
−
v
)
h
(
u
j
h
j ) 1( N −1)b24

2

誤差の定義と計算法：



(N )
j

(N )
E
E v j= − (N ) = − (N ) (N )u j
v j u j= (t j − v (j N ) )h(u (j N ) )( n +1)j( n +1)E
E v j= − ( n +1) = − ( n +1) ( n +1)
u j
v j
u j
E uk( n + 2)
( n +1)= −h(u j ) ( n + 2) ( n +1)
v j
k uk

= h(u (jn +1) )  k( n + 2) wkj( n + 2)
誤差 の名前の由来．

k(n)j は上の階層から決まるこれが誤差逆伝搬法

25勾配の計算法：( n +1)EE u j= ( n +1)
= − (j n +1) vi( n )
(n)
(n)
w ji
u j
w ji
( n +1)EE u j( n +1)
=
=
−

1
j
b( n ) u (jn +1) b( n )最急降下法によるウェイト ｗi とオフセット ｂ の修正量：

w(jin ) = −

26

E
E
(n)


b
=
−

(n)
(n)
w ji
b

3層NNによるAND、OR、XORの学習
出力結果
入力値

入力値

出力値

出力値

出力値

ユニット０ ユニット１ ユニット０ ユニット１ ユニット２
AND

OR

XOR

0

0

0

0.02

0.04

1

0

0.02

0.98

0.97

0

1

0.02

0.98

0.97

1

1

0.98

1

0.04

27

z
z

1
0.5-1

(0,1）
0.5

0-0.5

(1,1）
1 3
(0,0）
5 7

x

13 15

0.4-0.6
0.2-0.4
系列15

0

y

系列1
17 19
(1,0）

0.6-0.8

0.6
0.2

系列8
9 11

0.8-1

0.8
0.4

系列15

0

1

1 3
5 7
9 11
13

x

(a) AND

系列8
15 17

19

y

系列1

(b) OR

z
1

0.8-1

0.8

0.6-0.8

0.6

0.4-0.6

0.4

0.2-0.4

0.2
系列15

0
1 3
5 7
9 11
13

x

系列8
15 17

19

系列1

(c) XOR
28

y

0-0.2

AND, OR, XOR で
できる曲面

0-0.2

2. 新しいニューラルネットワーク
最近NNが大きな話題
ブレークスルーのキーワードは深層学習
人工知能の中核技術になる勢い
これまでのNN汎化能力（未学習のデータに正解する能力）が非常に低い
NNはいかなる問題も解けることが数学的に保証
NNはNAND回路を作れる．NAND回路を用いればいかなる論
理回路も構成できる．
1 or 0-1 --1.5
1 or 0

1 or 0

NAND回路-129

深層とは…層数が増えたということ層数が増えても誤差関数を最小化させる方法が開発された。
新しいアーキテクチュアの導入：
入力

前処理
自己符号化器
畳み込みNN

30

これまでの

NN

出力

3.2. 自己符号化器（Autoencorder）
ニューロン数：
入力層＝出力層＞中間層
学習：
教師データ＝入力データ
中間層に圧縮されたデータ
自己符号化器の利用
ノイズ除去：（1）正常データで学習させた自己符号化器にノイズありデータを入力するとノイズが落ちる．
（2）入力データにノイズありデータ，教師データにノイズなしデータを与えて学習させると，ノイズ除去フィルタができる．
31

故障，異常診断：
正常データで学習させた自己符号化器にノイズのレベルを超えた異常のあるデータを見せると，異常データを出力するので，正常な入力データと出力データの差を取ると，異常が検知される．

32

3.3. 畳み込みNN（Convolution NN）
ヒューベルとウィーゼルの動物視覚野の階層仮説
ヒューベルらの実験
斜線に反応する細胞
山下、ディープラーニング、
図3.1

単純型細胞と複雑型細胞が階層構造をつくる。
単純型細胞は特徴を捉える（コンボリューション）。
複雑型細胞は特徴の大きさや位置のズレを吸収する（プーリング） 。
情報は階層的に処理する。
まず画像の細かい特徴を捉える。
上の階層に送られて情報が統合される。
33

微細特徴→部品→全体 に統合される様子
F. Chollet著、㈱クイーブ訳、巣籠悠輔監訳、「PythonとKerasによるディー
プラーニング」、p136、図5-834単純型細胞(a)では，パターンが小さな枠で囲まれた領域にぴったり現れた時にのみニューロンが発火する．
右下以外の図では発火するが右下図では発火しない．
複雑型細胞(b)があればパターンがずれた時でも発火
する．
(a)

(b)

斜め線

「特徴の抽出をする単純型細胞」と「ズレの吸収をする複雑型細胞」

35

コンボリューション演算

瀧雅人「これなら分かる深層
学習入門」図8.4

データ

フィルタ

データを
2次元的
に考える
26＝5×2+1×0+0×(-2)+1×0+6×2+1×0+4×(-2)+1×0+6×2

斜め線の検出

36

5 1
1 6

0 1 9
1 7 0

4 1
1 8
2 2

6 3 5
0 1 0
8 0 4

2 0 -2
＊

0 2

0

-2 0

2

26 6 -6＝

0 -4

8

24 -14 -4

コンボリューションの重要性：
特長が学習により捉えられるようになった。
コンボリューションの特長：
重み行列はスパースであるので過学習に陥りにくい。

37

プーリング層の役割は畳み込み層の出力を束ねるだ
けだから重み学習はしない．学習中もプーリングの式は変更されない．
ネットワーク構造
典型的なCNNの例を図に示す(オックスフォードのVGG)．

VGGの一例．オレンジ色は畳み込み層，青はマックスプーリン
グ層．灰色は全結合層，そして赤は出力のソフトマックス層．数
字は各畳込み層のフィルタの幅（上の層ほどフィルタ幅が大きい…特徴の統合）．
38

プーリング層
複雑型細胞に対応するプーリング層（pooling layer）の説明をする．
プーリング層の役割は単純型細胞の出力を合算して入力位置の平行移動に対してロバストにすること．

最大プーリングでは，領域中の最大の画素値を代表値とする．最大プーリング以外に，平均プーリングなど
がある．

39

学習済みモデルと転移学習
ImageNetなどの大きなデータで学習したモデルは，他の機械学習とは比較にならないほどの高い画像分
類性能を達成できる．
しかし多層のCNNを用いた自然画像の学習には多くのコストと計算時間を要する．
もしも，学習済のモデルがImageNetデータの分類以外には全く役立たないならば，コストが高すぎて，魅力が半減する．
しかし，ニューラルネットには高い汎化性能があり，深いネットワーク構造では，中間層にさまざまな特徴量を獲得していると期待される．
40

そこで，学習済のモデルの出力側の層を取り除いて，中間層からの出力を入力画像の表現として用いることが考えられる．
出力に近い側は出力層に設定した学習タスクに強く影響を受けていて，他のタスクへの応用に向かない．
出力層だけを置き換えて他のタスクのために学習し直す方法も用いられる．
学習済みパラメータが初期値となって，学習がスムー
スに進行する．
この方法を転移学習という．
海技研や造船技術センターのデータをベースにして、各社のデータでカスタマイズできないか？
41

3.4. 時系列を処理するNN
3.4.1. リカレントNN（RNN）
いろんな種類が提案されている。
過去のデータを反映するために、前時刻の出力を中間層に結合する。更に中間層のデータを後ろへシフトする。中間層のニューロン数が増す
ので、計算困難になり易い。
42

Jordan Network
山下、ディープラーニング、
図6.2

3.4.2 長短期記憶NN（LSTM）
関連の少ない記憶を減らし効率的に長期の記憶を保持する。
そのために忘却、入力、出力ゲートがある。

長短期記憶（LSTM）NN

山下、ディープラーニング、
図6.7

43

４．相互結合ネットワーク
4.1. ヘブ学習
神経回路の学習には教師なしと教師ありがある。
教師なし学習： ・ある刺激に対して、どの神経細胞が反応すべきかは明示されない。
・幼児は自然に言葉を覚える。
・ある刺激に対して他より強い反応を示す細胞があり、繰り返し刺激を受けると、その細胞だけが反応するようになる。
教師あり学習： ・特定の出力（教師データ）をするように指導される学習をする。
・文字や計算は教えられて覚える。
・NNではアソシアトロンとかBPがある。
アソシアトロン： 覚えたパターンの一部を示されても、全体を再現できる（中野）。
BP： 誤差逆伝播学習階層型NN（ラメルハートがBPと命名）

44

学習規則： ヘブの学習規則、デルタルール
ヘブの学習規則ある神経細胞が興奮すると、その細胞に信号を送っている細胞のシナプス結合が強化される。パターン p を見せられた時の学習の数理モデルは
 p wji = v j ( p)  vi ( p)
この学習では、学習は相関 vj(p)・vi(p) のみに関連する。
デルタルール
教師信号と出力信号の差を最小にする。パターン p を見せられた時の学習の数理モデルは
2
1
E ( p, w, θ) = t j ( p) − v j ( p) → min2
 p w ji = − ( p ) j()

 ( p) j = t j − v j
45

4.2. 相互結合ニューラル・ネットワークとは階層型NN相互結合型NN
図のように全部が相互につながっている
ものを全結合型と呼ぶが、部分結合でも
良い。
46

入力層
中間層
（0）
中間層
（1）
(2)

中間層
（N-１）

出力層
(N)

通常のニュー
ロン
出力1の
ニューロン

4.3. ホイッピフィールド・マシン
相互結合型のネットワークは非線形の回路網なので、ある初期状態から出発させると、いくつかの平衡状態のどれかに収束する。
どの平衡状態に収束するかは、初期状態による。
物理学者のホップフィールドは、ある種の最適化問
題（巡回セールスマン問題など）が相互結合型ネッ
トワークで見事に解けることを示し、ラメルハートに命名されたBPとともに前回のニューロブームの契機となった。
相互結合型ネットワークに、物理学における物質の磁気的性質のスピンモデルを適用したものである。
47

巡回セールスマン問題（Traveling Salesman Problem）
巡回セールスマン問題：「一人のセールスマンが、Nヶ所の都市をそれぞれ一度だけ訪問して、再び出発点に戻る経路の内で最小にするものを求めよ」…都市数Nの増加とともに組み合わせ数が指数関数的に増加する…組み合わせ最適化問題

48

都市1 都市2 都市3 都市4
順番1

0

0

1

0

順番2

2

0

0

0

順番3

0

3

0

0

順番4

0

0

0

4

戻る

0

0

1

0

コスト関数(QUBO形式 )：距離、：順番、 ：場所

制約条件

同じ列に1はひとつ：
同じ行に1はひとつ：

最終的なコスト関数：L149

強磁性体の統計力学：「強磁性体の各状態のエネルギ関数を定義し、それにより各状態の確率を求め、確率最大（エネルギ最小）の状態が平衡状態と考える」
E (S) := −h i Si − J  i  j Si S j

P(S) :=

1
exp ( −  E (S) ) , Z =  ZS1 =1 S2 =1

 = 1 ( k BT )50

 exp ( − E(S) )S N =1

（1） ユニット i から j への結合係数 wij と、ユニット j から iへの結合係数 wji は等しい。

wij = w ji

(1)（2） ネットワークの状態遷移は非同期的に行われ、時刻 tにランダムに選ばれたユニット j が

v j (t + 1) =  (u j (t ))

(2a)*
*

u j (t ) =  j i w ji vi (t ) +  j(2b)で遷移し、ユニット i はvi (t + 1) = v j (t )(3)**で遷移する。Φ(u) はユニットの入出力関数でwhen u  0

10 (u ) = (4)when u  0

51

スピンモデルとのアナロジから、ネットワークのエネルギ
E(t) をE (t ) = −1
 j i w ji v j (t )vi (t ) −  j  j v j (t )2(5)と定義する。時刻 t において、上の(2)で述べた状態遷移が起こるものと仮定すると、変化するのは vj(t) のみである
ので1 j i w ji v j (t + 1)vi (t ) −  j  j v j (t + 1)
2
1
+  j  i w ji v j (t )vi (t ) +  j  j v j (t )2= − j  i w ji v j (t + 1)vi (t ) +  j  i w ji v j (t )vi (t ) −  j v j (t + 1) +  j v j (t ) (6)E (t + 1) − E (t ) = −()= −(v (t + 1) − v (t )) (  w v (t ) −  ) = −[v (t + 1) − v (t )]u (t )= −(v j (t + 1) − v j (t ))  j  i w ji vi (t ) −  j
j

52

j

j i

ji i

j

j

j

j

uj(t) が正のときには vj(t+1)=1 であるので、式(6)の右辺は負か０である。 uj(t) が負のときには vj(t+1)=0 であるので、式(6)の右辺はやはり負か０である。すなわち

E (t + 1)  E (t )(7)であるので、 vj(t) は E(t) の極小値を与える状態に収束する。

53

4.4. ボルツマン・マシン
EEv

図1a ホップフィールド・マシン（常に斜面を下る）
54v

図1b ボルツマン・マシン（斜面を上がったり下がったりする）

ボルツマン・マシンでは、 vj(t+1) が 1 になる確率
Pr (vj (t+1)=1) は、シグモイド関数で与えられる：Pr (v j (t + 1) = 1) =1
1 + exp(−u j (t ) / T )図2にシグモイド関数を示す。
1u

図2 シグモイド関数

55

Tはネットワークの温度と呼ばれるパラメータで、uj > 0 では、T が大きいほど同じuj に対して、Pr (vj =1) が小さくなり、その分 Pr (vj =0) が大きくなる。 uj < 0 では、逆にT が大きいほど同じuj に対して、Pr (vj =0) が小さくなり、その分 Pr (vj =1) が大きくなる。
式（８）のような状態遷移を考えると、例えば uj < 0 でも
ｖj （ｔ+1）= 1 となり得る。このような状態遷移に対しては図1の破線で示すように斜面を登る状態遷移を許すことになる。

56

(8)

一定温度でボルツマン・マシンを動かし続けると、その温度での平衡状態になる。ネットワークの各状態の出現確率は、
その状態のエネルギの関数になる。平衡状態で得られる状態 Va の確率は、その状態のエネルギを Ea とすると、ボルツマン分布で与えられる。

P − ( Ea ) =1
exp(− Ea (t ) / T )Z(9a)

Z = a exp(−Ea (t ) / T )低温では、最小エネルギの状態の出現確率がほぼ1となり、他の状態の出現確率はほぼ0となる。すなわち、ボルツマ
ン・マシンは最小値検出器となる。
しかし、温度が低いとシグモイド関数はステップ関数に近くなり、斜面を登るような状態遷移が起こり難くなる。

57

そのため、平衡状態に到達するのに長時間を要する不具合が起こる。一方、温度が高いと動きが活発になり、平衡状態に達し易くなる。
そこで、高温から初めて徐々に温度を下げて行って、なるべ
く早く平衡状態に達するようにする。これを焼き鈍しと呼ぶ。
上ではボルツマン・マシンの動作を述べた。ボルツマン・マ
シンの学習とは、「平衡状態において、ある状態が可視ユ
ニットに出現する確率が、与えられた確率となるように、ネッ
トワークの結合係数およびオフセットを決定すること」である。
期待される目標確率を P＋(Va ) とし、系を動かした時の実現確率をP-(Va ) とする。

58

(9b)

両者の差をなくすように学習する。
目標確率と実現確率との距離をKullback情報量G(w)で計る。すなわちG(w) =  a P+ (Va ) log  P+ (Va ) P − (Va ) 

(10)

G は非負で、 P＋(Va ) = P-(Va ) の時に最小値0になる。
最急降下法を用いて G が小さくなるように学習する。

 G 
wij = −   wij (11)

ここで、以下の結果が知られている。

G
1
= −   Pji+ − Pji−
wij
T 

(

)

59

Kullback情報量G：
G は非負。
∵） 自然対数の性質から

これより pi ln

ln x  x − 1q
qi
 pi  i − 1 = qi − pi
pi
 pi


qi
 − i qi + 1  0pipi pi ln qi  0i− i pi ln

最尤推定量による説明

60

情報量の経験量の最小化

minq( X i )1 nlog
n i =1p( X i |  )（対数変換した）最尤法

max

1 n
 log p( X i |  )n i =1(12)

学習式（12）の解釈
式(12)において、 Pji+ は可視ユニットを目標確率 Va に保持して系を動かした時に vj・vi = 1 (vj と vi がともに1)となる確率であり、 Pji− は可視ユニットの拘束を解いて自由に系を動かした時に vj・vi = 1となる確率である。
Pji+ は目標を示された状況（覚醒時）におけるヘブ学習を、
Pji− は自由な状態（睡眠時）における半学習を表す項と解釈されている。
ヘブ学習だけでは不必要な結合も形成されてしまうが、睡眠時の半学習によりそのような不必要を解除している。

ボルツマン・マシンの学習のアルゴリズムの実際
アルゴリズム上は、焼鈍しにより平衡状態を実現しながら、
Pji+ と Pji− を計測しながら、式（11）と（12）により wji を修正する。そのため膨大な計算量となってしまう。
61

睡眠時の半学習睡眠時のREM（Rapid Eye Movement）と呼ばれる状態がある。激しい眼
球運動を伴うので、この名がある。この状態で夢を見ていると言われる。
脳は５感を通して膨大な情報を日々取り入れる。何らかの整理をしないと混乱してしまうであろう。脳はREM睡眠を通して、不必要なものを捨て去り、学んだものを整理すると考えられる。

62

５．ニューラルネットワーク研究のフロンティア
5.1. 事象抽出と性能分析（燃料電池劣化）
K.Fukui, S. Akasaki, K. Sato, J. Mizusaki, K. Moriyama, S. Kurihara, M.
Numao, Visualization of Damage Progress in Solid Oxide Fuel Cells, Journalof Environment and Engineering, Vol.6, No.3, 2011

固体酸化物燃料電池（SOFC）は高効率低環境汚損の発電シ
ステムであるが、実用化の最大の問題は性能劣化の推定。
SOFCは使用中にAcoustic Emission (AE)を起こす。これをモニターし評価することで劣化の進展を把握できると考えられる。
イベント切り出しで取り出したAEの周波数スペクトルを求め、NNの一種であるKernel Self-Organizing Map （Kernel SOM）で分類し、AEイベントと損傷進行の4ステージとの関連付けに成功した。
63

Kernel SOMはユークリッド距離ではなく、Kullback-Leibler (KL)divergenceを用いる。その結果、スペクトルの違いを分類に反
映できる。

64

5.2. 変分自己符号化器
Variational Autoencoder徹底解説
https://qiita.com/kenmatsu4/items/b029d697e9995d93aa24

類似画像（変分画像）の作成をする。



自己符号化器の入力画像に I S = I S1 , I S2 ,



画像に TS = I S1 + I S1 , I S2 + I S 2 ,

, I SM を、教師



, I SM + I SM を与えて学習する。
学習済の自己符号化器の入力画像に IT = IT1 , IT2 ,
を、出力画像として T =  I + I , I + I , , I + I 
T

T1

T1

T2

T2

, ITN

TN

TN

という変分画像を出力する。
例えば、30歳の日本人男性、M+N人のうちのM人の30歳時の顔画像と50歳児の顔画像の学習から、残りのN人の男性の50歳時の顔画像を推定する。
65

この考え方を以下のように発展させることが可能である。



自己符号化器の中間層の出力 Z S = Z S1 , Z S2 , , Z SM から
入力ニューロンに対する中間層ニューロン出力の事前確率を推定できる。また、中間層ニューロン出力に対する自己符号化器出力ニューロンの事前確率を推定できる。
例えば正規分布を仮定すれば、これらの事前確率をそれぞれの平均と分散というパラメータで与えられる。
試験画像を与える代わりに、これらのパラメータに適当に変分を付与すると、新しい画像が得られる。

66

６．ニューロから量子計算へNNを始め、いろいろな問題で現在の計算機では解けない問題の存在が認識されてきた。
この問題を解決するものとして量子計算機が注目されている。
クラウド上には、IBM提供の量子計算機があって、誰でも実験できる状況にある。

67●

開発が進む量子計算機
量子計算機で解かれる問題
原理的にはいかなる論理回路も可能：
いかなる問題も解き得るということは乱流の高精度シミュレーションが可能になる？
量子コンピュータに向いている問題：
巡回セールスマン問題（組み合わせ爆発）
焼きなましシミュレーション
素数分解（公開鍵暗号）
量子フーリエ変換などなど多数ある。
68

●

量子力学の公理宮野、藤沢、量子コンピュ＾ター入門、日
本評論社(1) 重ね合わせの原理
 ： 状態、
 = 0 + 1

 +  =122

状態は多様な状態の重ね合わせ。 および  がそれぞれの固有状態の出現確率。測定をすると一つの状態になる。
2

0 ： 固有状態0：ベクトル表示：2

1 ： 固有状態1： 
 =  

1 
0 = 00
1 = 
1 (2) 状態の変化はユニタリ変換により記述される。
   
 →   = U  
 
 
(3) 観測をすると古典的な状態になる。
 → 0 または  → 1
69

離散シュレディンガーの波動方程式：●

は状態、 はハミルトニアンであり力学系を表現
は状態列ベクトル は行列。
TSP では場所の状態を0、1の値を取るベクトル。
時間変化はユニタリー変換の連鎖になる：

 (t2 ) = U (t2 − t1 )  (t1 ) 1
U (t2 − t1 ) = exp  −i H (t2 − t1 ) 

ユニタリー行列とは例えばTSPのコスト関数を70に埋め込む。

●

波動方程式
高温

低温

途中の状態ではさまざまな状態の線形重ねあわせ。係数の絶対値の２乗が測定時の出現確率。

スピン分布の遷移（アニーリング）

低温ではエネルギ最小の状態の確率が1。このj状態で測定すれば正解が求まる。

解きたい問題を量子状態に埋め込む
巡回セールスマン問題（TSP）なら、場所変数の値(0,1)
をスピンの上向き、下向きになぞらえる。
TSPのコスト関数をに反映する。

71

式で表すと、量子アニーリングは下記のように表現される。

HQA (t ) = A(t ) H A (t ) + B(t ) H B (t )ここで、 H A は量子効果を表す項を、 H B は最適化したい関数の項をそれぞれ表わす。スケジュール A(t), B(t) は任意であるが、例えばA(t ) = 1 −

t



とすると
HQA (0) = H A

72

B(t ) =t

HQA ( ) = H B

最小値問題(強磁性体のイジング模型 Ising model)： i =  = 1,

 = −1としてE = − J i j i j −  hi iii

2スピンの場合には

E = − J12 1 2 − h1 1 − h2 2以下の場合には = 00 = (1 0 0 0 ) :  1 = 1,  2 = 1;T = 01 = ( 0 1 0 0 ) :  1 = 1,  2 = −1;
T = 10 = ( 0 0 1 0 ) :  1 = −1,  2 = 1;T = 11 = ( 0 0 0 1) :  1 = −1,  2 = −1
T

73

したがって

E ( 00 ) = − J12 − h1 − h2

E ( 01 ) = J12 − h1 + h2

E ( 10 ) = J12 + h1 − h2

E ( 11 ) = − J12 + h1 + h2

これより、ハミルトニアン HB は0
 − J12 − h1 − h20J12 − h1 + h2
HB = 

0
0

0
0

これより、ハミルトニアン HA は
 0 −1 −1 0 
−1 0 0 −1
HA = 
 −1 0 0 −1 0 −1 −1 0 74

00J12 + h1 − h2
0



0


0

− J12 + h1 + h2 0HAの役割は
 0 −1 −1 0   1    0 −1  1   −1 0    2    − 1 −  2      −1 0     +  0 −1     
 1    2    −1 −  2 
 −1 0 0 −1  1  =  = −1 0 0 −1   2    −1 0      0 −1      −1 −  2 
12      +     
 0 −1 −1 0    2    0 −1  1   −1 0    2    − 1 −  2 

初期条件

 t =0

1
 
1 1
=
22  1
 
1

75

●

焼きなましシミュレーション
確 1
率
振
幅

高温状態

4都市：2160 1 2 3 4 … 216
道順

途中の状態

絶対０度の状態

高温状態から絶対０度に遷移させて、測定する。
途中の状態はすべての可能な道順が並列している。
スパコンと量子計算機の比較
スパコン
量子計算機
76

計算速度
消費電力
都市数が多いと不可能 「京」：27,000戸分
現実的な時間極めて少ない

７．研究の進め方に関する提言
造船所内の物流には測位が重要である。測位は対象物の位置関係で異なる。全体像の正確な把握が必要な場合はグローバルな座標が求められるが、目前の対象物との位置は自分との相対的な位置関係が分かれば良い。
いわば認知測位（Cognitive Positioning）が必要になる。
人間の運転手が関わる場合はこれである。したがって造船所内の物流の無人化でもこれが重要であろう。
これは位置計測のために、高価なインフラ投資は必要でないことを意味する。
77

実験システム徹底的お金の掛からない実験システムにする。

第1案
２台のPC A、Bを用意する。
PC Aのディスプレイに、物流通路を車で移動して予め撮影した動画を映し出す。
PC BのカメラでPC Aのディスプレイ上の画像を撮影する。
その画像を画像認識して、位置情報を得る。

78

第2案
造船所の立体模型、数台のリモコンカーと車載PC、全体を統括するPCを用意する。車載が無理ならばWIFIで接続。４
Gでもかなり可能なはず。５Gならばまったく問題なし。
リモコンカーは資材置き場から加工工場に材料を運ぶ、あるいは加工工場でできた半製品を次の加工工場に運ぶ。
造船所を模したジオラマの中をラジコンカーが走り回り、材
料や半製品の移動を行う。
全体の動きは統括PCでコントロールされる。
個々のリモコンカー (AUC)の衝突防止などの運動は主として画像認知情報を用いる。

79

参考文献
ディープラーニング以外の機械学習を知りたい人には[1] 福井謙一、Pythonと実例で学ぶ機械学習 識別・予測・異常検知、オ-ム社（2018）[2] 中川祐志、情報工学 機械学習、東京大学工学教程編纂委員会、丸善（2015）
入門者には[3] 計算機アルゴリズム研究会（一色、遠藤）、C言語による実用ニューロ・コンピューティング、ラッセル社(1992)[4] 山下隆義、イラストで学ぶディープラーニング、改訂第２版、講談社(2018)
理論に興味のある人には[5] 滝雅人、これならわかる深層学習入門、講談社(2017)80

フレームワークを動かしたい人には[6] 大田満久ほか、TensorFlow開発入門、翔泳社、(2018)
フレームワークの使い方を知りたい人には[7] 巣鴨悠輔[監訳]、 ㈱クィープ[訳]、Francois Chollet [著]、
PythonとKerasによるディープラーニング、マイナビ(2018)

81

ビデオ教材
基本的な考え方を知りたい人には[1] Geoffrey Hinton, Neural Networks for Machine Learning,
2016
https://www.youtube.com/watch?v=cbeTcUrqak&list=PLoRl3Ht4JOcdU872GhiYWf6jwrk_SNhz9
ディープラーニングのインパクトを知りたい人には[2] Yoshua Bengio, The Rise of Artificial Intelligence throughDeep Learning, TEDxMontreal
https://www.youtube.com/watch?v=uawLjkSI7Mo

82

第３章 人工知能（AI）導入効果の評価法のレビュー
３．１ 概要
近年、IoT などの情報通信技術の浸透は製造業における経営、設計、調達、製造等の各部
門の様々なシステムや業務を接続し、さらに人工知能技術により高度化も進んでいる。このため、システムとしての産業や業務プロセスの複雑さは高まっており、新技術や設備の導入についての意思決定を、限られた有識者が過去の経験から企業活動全体の挙動を予測して行うことには限界がある。以上から、複雑なシステムの改善や構造改革を行うための技術、システムを設計するための体系が必要になりつつある。造船業における具体的なテーマとしては、人工知能や IoT を駆使して、多種の人員と製造設備がその能力を発揮して船舶を建造する造船業のプロセスや改善あるいは構造改革（トランスフォーメーション）をどのよ
うに進めるかなどがあげられる。
例えば構造部材を組み立てる工程では、大きな鋼板から構造部材を組み立てるための部
品を切り出し、溶接により部品を接合して大きなブロックへと組み上げ、ブロックを連結して船殻全体を構築する。パイプや配線の設置をいつどこで行うと効率良くかつ安全にできるのかなどの検討も、作業スペースの面積やクレーンの容量の制約などから作業現場の現状を正確に把握していないと最適化も不可能である。センシングや人工知能の技術の進展により、かつては困難であった自動化や省力化が多くの工程に導入できるようになり、工程
設計の選択肢も多岐にわたっている。経営的判断から、コストが最小になる工程、天候による進捗への影響を押さえられる工程、品質のばらつきを低減できる工程などを検討するには、従来の熟練した個人の能力に頼るだけではなく、製品や工程の依存関係や部門間のイン
タラクションを予測・評価できるシミュレータの利用が必要となっている。簡単な例を図 1に示す[1]。
本章では、以降において関連する研究のレビューおよび関連する研究テーマについて詳細な説明を行う。

83

所要時間

所要時間

PM
H1
H2
H3
S1
S2
S3
EN1
EN2
EQ1
EQ2

ライン図
CFD
水槽実験
船型決定
構造案作成
強度シミュレーション
構造案決定
P1
構造部材発注
エンジンシミュレーション
エンジン規格決定
エンジン発注
艤装案作成
艤装案最終決定
艤装部材発注
ライン図
CFD
水槽実験
船型決定
構造案作成
強度シミュレーション
構造案決定
P2
構造部材発注
エンジンシミュレーション
エンジン規格決定
エンジン発注
艤装案作成
艤装案最終決定
艤装部材発注
ライン図
CFD
水槽実験
船型決定
構造案作成
強度シミュレーション
構造案決定
P3
構造部材発注
エンジンシミュレーション
エンジン規格決定
エンジン発注
艤装案作成
艤装案最終決定
艤装部材発注

時刻ご と の稼働人員予測人員

人員

時刻ご と の稼働人員予測

ライン図
CFD
水槽実験
船型決定
構造案作成
強度シミュレーション
構造案決定
P1
構造部材発注
エンジンシミュレーション
エンジン規格決定
エンジン発注
艤装案作成
艤装案最終決定
艤装部材発注
ライン図
CFD
水槽実験
船型決定
構造案作成
強度シミュレーション
構造案決定
P2
構造部材発注
エンジンシミュレーション
エンジン規格決定
エンジン発注
艤装案作成
艤装案最終決定
艤装部材発注
ライン図
CFD
水槽実験
船型決定
構造案作成
強度シミュレーション
構造案決定
P3
構造部材発注
エンジンシミュレーション
エンジン規格決定
エンジン発注
艤装案作成
艤装案最終決定
艤装部材発注

時刻ご と の各業務の作業予測

時刻ご と の各業務の作業予測業務の掛け持ち を 禁止し た場合
所要時間： 860
100

図 1

PM
H1
H2
H3
S1
S2
S3
EN1
EN2
EQ1
EQ2

200

300

400

500

業務負荷を 平準化し た場合
所要時間： 1164

満行 泰河< m itsuyuki@ is.k.u-tokyo.ac.jp>
600

700

800

100

TIME

200

300

400

500

1
600

700

800

900

1000

1100

TIME

船型・機関・構造・艤装の 4 部門が船舶の基本設計業務 3 プロジェクトを並行に行う業務シミュレーションの結果の例。業務の割り当て方のルールにより完了までの所要時間が異なる[1]３．２ シミュレーションによるプロセス評価手法の調査
生産プロセスは、時々刻々と状態を変え、故障や手戻りなどの不確実性を含んでいるため、
スケジューリングやそのパフォーマンスの評価にしばしばシミュレーションが用いられる[2]。本節では、シミュレーションを用いた手法を中心に、プロセスの評価に関する研究について説明する。
３．２．１ DSM を用いたプロセス評価に関する研究
複雑な製品の設計開発プロセスでは、タスク間の関係も組織内の人員の関係も非常に複雑なものとなるが、従来のプロジェクト管理手法であるガントチャート、PERT/CPM など
では複雑さに起因する問題を扱うことができない。対象とする工程を複雑なシステムとして捉えるための方法論やモデリング手法には記述的なモデルとしてのシステム思考などの技術[3][4]と、シミュレータなどの解析的なモデルの利用が考えられる。解析的な手法の 1
つに DSM (Design Structure Matrix)[5]がある。DSM は Steward[6]によって 1970 年代に考案された。DSM は、システムの構成要素とそれらの相互作用を表す行列であり、システ
ムの構造を明らかにすることができるものである。図 2 は 4 つの要素 A, B, C, D を持つシ
ステムの DSM の例を示している。例えば行 B を横方向に観察すると、列 A および列 D に
X マークが付けられており、これは要素 B が要素 A, D からの入力を受けることを意味する。また、列 B を縦方向に観察すると、行 C および行 D に X マークが付けられており、こ84

れは要素 B が要素 C, D に出力を提供していることを意味する。このように、DSM はシス
テムの構成要素間の情報のフローを可視化することができる。DSM の要素のパーティショ
ニングや再配置を行うことで、要素間の複雑な依存関係を考慮したシステムの設計を行うことが可能となる。

図 2 DSM の例

DSM を利用した様々な分野のプロセスの評価に関する研究が実施されている。
Cho ら[7]は、タスク DSM を利用した製品設計プロセスのシミュレーションを行っている。設計作業の反復プロセスをモデル化し、反復があるプロセスに有効な作業戦略のヒューリスティ
クスを導入した RCPSP に基づくスケジューリング手法を提案している。提案したシミュレーショ
ン手法を UAV の設計プロセスに適用し、設計タスクのスケジューリング結果を得た。
Yang ら[8]は製品開発プロセスにおけるタスクの反復と並列作業のスケジュールへの影響を評価している。タスクの反復と並列作業を製品開発プロセスにおける不確実性ととらえて、その不確実性がプロジェクトのスケジュールに与える影響を定量的に評価するための DSMを用いたモデリングと離散イベントシミュレーションの手法を提案している。提案手法を SIM カードの設計および製造プロセスに適用し、複数の SIM カード開発シナリオのスケジューリング
を評価した。
３．２．２ チームのパフォーマンス評価に関する研究

Jin ら[9]は、VDT (Virtual Design Team)と呼ばれるプロジェクトの組織モデルを提案している。VDT のモデルの概要を図 3 に示す。VDT では、プロジェクトの対象となる製品データ、
プロセスデータ、組織データを基にしてプロジェクトのモデル化を行う。モデル化されたプロ
ジェクトのシミュレーションを実行することで、アクティビティ間の相互依存関係が組織内の調整に与える影響や、組織構造やコミュニケーションツールがチームの調整能力やプロジェクトのパフォーマンスに与える影響を分析することができる。

85

図 3 VDT (Virtual Design Team)のモデルの概要[9]Suzuki ら[10]は、PMT (Process Management Tool)と呼ばれるビジネスプロセスのモデリン
グおよびシミュレーションのツールを開発している。PMT では企業を「オペレーティングシステ
ム」のようなものとみなし、様々なアプリケーションがリソースを使用してユーザのリクエストを処理するものとして捉えている。PMT はこの観点に基づいて、図 4 に示すような「クライアント」、「プロセス」、「組織」、「リソース」の 4 つのモデルを用いて企業活動をモデル化している。
PMT は自動車製造のプレス成形プロセスに対するケーススタディに適用された。異なる組織構造を用いてプレス成形プロセスのシミュレーションを行い、それぞれの組織モデルを評価た。

86

図 4 PMT (Process Management Tool)におけるモデル[10]Moser[11]は、TeamPort[12]を用いて国際共同プロジェクトの設計に関する研究を行っている。TeamPort のユーザインタフェースを図 5 に示す。TeamPort では、図 5 上側に示す地
図上でチームが置かれる位置を定義する。これによって、複数の地域間で協業を行う際に問題となる時差や賃金水準、勤務時間の差などを考慮することが可能となる。また、図 5 の下側は TeamPort におけるプロジェクトのモデリングツールのユーザインタフェースを示しているが、TeamPort では「製品」、「アクティビティ」、「フェーズ」、「チーム」の 4 つのモデルを用いてプロジェクトをモデル化する。プロジェクトモデルを利用したシミュレーション機能も実装されており、シミュレーションの結果としてプロジェクトに要する時間と費用を得ることができる。

87

図 5 TeamPort のユーザインタフェース[12]

満行ら[13]は、複数の複雑な設計プロジェクトに対して、組織の人員配置を決定する手法を開発している。各設計プロジェクトをワークフロー形式で記述し、組織モデルはワークフロー内の各タスクに対するスキル値と各プロジェクトの作業の進捗量の重みを表す配属率によって定義する。設計プロセスシミュレーションの出力であるプロジェクト終了にかかる時間を目的関数として、遺伝的アルゴリズムを用いて配属率を最適化する。これによって組織内の人88

員配置の最適化を行っている。ケーススタディにおいて船舶の基本設計プロセスに開発した手法を適用し、手法の有用性を示した。
３．２．３ 船舶の建造プロセスシミュレーション
Mitsuyuki ら[14]は、離散イベントシミュレーションを用いた造船所における生産戦略の設計方法を提案している。この研究では、使用できる電力のピークカットを行うという状況が想定されている。船殻ブロックの建造プロセスに提案手法を適用し、使用最大電力を 15%カットするというシナリオにおいて、人員と工作機械へのタスク割り振りルールの設計を行った。
青山ら[15][16][17]は、造船工場の持つ機能を整理し、ペトリネットを利用してモデル化
し、造船工場シミュレータを構築している。ペトリネットによって記述した造船工場における生産活動モデルを図 6 に示す。造船工場における生産活動は「変換活動」、「運搬活動」、「停滞活動」の 3 種類であると定め、ペトリネットの各要素を用いてモデル化している。
「変換活動」は製品に対して形態変化を加える活動であり、加工、組立、搭載などの工程に相当する。「運搬活動」は製品に対して位置変化を加える活動であり、部品や中間製品を運搬する活動である。「停滞活動」は製品に対して時間変化を加える活動であり、部品や中間製品をストックヤードに一時的に保管する活動が該当する。

図 6

ペトリネットによる造船工場における生産活動の表現[15]佐々木ら[18]は、バーチャルファクトリーを用いた造船用の生産計画システムを開発している。造船におけるバーチャルファクトリーの概要を図 7 に示す。造船生産管理システム
89

の中日程計画データを基にして複数の船を建造するシミュレーションを行う機能と、工場負荷の平準化機能が実装されている。設計が未確定の船に関しては、過去の実績データから
中日程データを推定する機能も有している。開発したシステムを利用して LPG 船の生産計
画のシミュレーションや VLCC の連続建造能力増加の検討を行い、システムの有用性を示
した。

図 7

造船用バーチャルファクトリーの概要[18]梶原ら[19][20]は、船殻ブロックの組立工程を Max-Plus 代数に基づく線形システムでモデル化し、納期に間に合うようにブロック組立工程の開始日を決定する問題を解決する手法を提案している。Max-Plus 代数とは max 演算を⊕演算、通常の加算を⊗演算と定義する代数構造であり、離散事象システムへ応用されている。梶原らはツインタンデム建造方式（建造ドック内に船舶 2 隻を横に並べて 1 組とし、これを縦に 2 組並べ、計 4 隻を 1 サイ
クルとして建造する方式）を採用しているある造船所のブロック組立のコンベアラインとストックヤードをモデル化し、ジャストインタイムでブロック組立工程をスケジューリン
グする問題の解法を提案している。提案手法を該当の造船所の実データに適用し、ストック
ヤードにおけるブロック保管期間の無駄の削減やストックヤードのオーバーフローを回避できることを示した。
さらに、梶原らの研究グループ[21][22]は、ブロック組立工程へのプル生産方式の導入の検討も行っている。ブロック組立工程のプル生産スケジューリング手法を提案し、それを用いたブロック組立シミュレーションによって、各工程における無駄な待ち時間が減少することや、ストックヤードに保管するブロックの数が減少することを示した。また、文献[20]にて提案された Max-Plus 法では満足できなかったブロック作成順序の制約条件を克服でき90

ることを示した。
３．２．４ 製造業への新規技術導入効果の評価に関する研究
三輪ら[23][24][25]は、製品価値フローという指標を用いて、製品モジュールへの新規技術導入が与える影響の分析を行っている。材料、構造、製造プロセスなどの新規技術の導入に代表される技術的不確実性を伴う新製品開発の初期段階において、製品の構成要素間の相互関係の不確実性を考慮した製品のモジュール化手法を提案している。汎用ヘアードラ
イヤの顧客価値の高い機能について新規技術開発を行うと想定して製品のモジュール化を行い、開発した手法を用いることで、製品開発時のやり直しの原因となるモジュール間のフィードバックを軽減できることを示した。
Zhang ら[26]は、費用を最小化するような生産プロセスの工作機械の最適パラメータの探索手法を提案している。具体的には、工作機械の作業スピード、スクラップ率、メンテナン
ススピードをコントロール可能であるとして、生産プロセスシミュレーションにおけるユ
ニットコストを目的関数とした各パラメータの最適化手法を開発している。
Mashhadi ら[27]は、AM 技術の導入がサプライチェーンに与える影響を評価した。AM(Additive Manufacturing)技術とは、樹脂などの材料による積層造形を可能とする技術のことで、これを実現する装置として 3 次元プリンタがある。Mashhadi らは AM 技術が導入された際にサプライチェーンに起こる変化（軽量な製品、リソース消費の軽減、リードタイ
ムの縮小など）を整理し、製造業者、小売業者、供給業者、消費者をエージェントとした生産・消費プロセスのエージェントベースシミュレーションとシステムダイナミクスの手法を構築している。提案手法を用いたケーススタディを行い、AM 技術の導入が製品在庫やリードタイムに与える影響を計算した。
３．３ シミュレーションによるプロジェクトやプロセスの評価方法
前節でシミュレーションを用いたプロセス評価の手法について述べた。ここでは、実績データに基づき、手戻りと遅延を考慮したプロジェクト工期の見積もりを行う手法を一つ取り上げて、その詳細について述べる[28]。具体的には、手戻りモデルを含むシミュレーショ
ンモデル、および遅延と手戻りをシミュレートするための不確実性イベントの発生確率を、
プロジェクトの実績データから算出する仕組みを提案し、シミュレータを用いたプロジェ
クトの工期見積もりを可能とする。
３．３．１ 概要
手法の概要を図 8 に示す。シミュレーションモデルは、基本モデル、遅延モデル、手戻り
モデルの 3 つのパーツから構成される。手法全体の入力情報として、リソースの情報、プロ
ジェクトを構成するタスクとタスク間依存関係の情報、及び過去の実績データから推定するパラメータがある。この中で、リソース情報は検討中のものとし、その他は固定の情報と91して扱う。シミュレーションモデルは、後述する基本モデル、遅延モデルおよび手戻りモデルから構成されている。基本モデルの情報は、入力情報であるリソースの情報と、タスクに関連する情報を使用し、遅延モデルと手戻りモデルの情報は、実績データを、タスクに関する情報と合わせて、抽出するものとする。シミュレーションによるスケジューリングの結果
は、検討中のリソース情報に対して、フィードバックを与える。提案手法を通して、実状況と需要に応じたリソース情報の再調整が可能となる。

図 8 提案手法の概要
３．３．２ 基本モデル
基本モデルの概念図を図 9 に示す。基本モデルでは、先行研究[29]と同様のタスクとリ
ソースの基本的な構造を採用した。プロジェクト全体を複数のタスクに分け、タスクの間に一定の依存関係が存在するものとする。ただし、タスク間の依存関係は Finish-to-Start だけとする。また、本研究のシミュレーションモデルは、資源制約つきスケジューリング問題として扱われるため、リソースを定義する必要もある。1 つのタスクが必要とする人員と機械などを、抽象化されたリソースとしてモデリングし、リソース 1 つに対して、タスク毎に、進捗能力が定義される。

図 9 基本モデルの概念図

92

３．３．３ 手戻り作業に関する仮定
不確実性に関するモデルを説明する前提として、手戻り作業に関する仮定を説明する。本
研究で扱う手戻り作業とは、依存関係における下流作業において、上流作業のミスを発見し、上流作業を再度実行することを余儀なくされることである。タスクは繰り返し実行されることがあるため、本研究では、各不確実性パラメータを、タスクの実行回数毎に設定する。
３．３．４ 遅延モデル
遅延モデルは、タスクにおける最小の工数、及び最小の工数に基づく一連の遅延確率から構成される。タスク の 回目の実行における最小の工数を
実性の要素として、遅延確率
いて、

, ,

が定義される。

, ,, と記述する。また、不確は、タスク の 回目の実行におの値は 0 以上の整数とし、の工数が追加された確率である。

, ,

の値は、0

から1の実数とする。タスク の 回目の実行に対して、このような確率の値を、複数与えることが可能だが、確率の総和は１とする。シミュレーション上の挙動として、タスクが初めて最小の工数に達した時に、0から1の区間上で一様分布に基づく乱数が生成され、遅延工数の判定が行われる。遅延が発生する場合は、その遅延工数をタスクの残り工数に加える。
３．３．５ 手戻りモデル
手戻りモデルは、一連の手戻り確率から構成される。手戻り確率の前に、まず、タスクのを定義する。

進捗率

における実行された工数を数,と記述する。

は、と時刻 における実行回の比であり、0.1を進捗単位とする。進捗率の定義を踏まえて、手戻り確率を,,

は、時刻 におけるタスク の進捗率であり、また、時刻,と記述する。これは、タスクの回目の実行中で、進捗率がの時に、タス

へと手戻りする確率を示す。シミュレーション上の挙動としては、進捗率が0.1進んだ

ク

時点で、0から1の区間上の一様分布に基づく乱数が生成され、手戻り確率に従い、手戻りの発生を判断する。手戻りが発生すると、タスク

とタスク

の

と

が0となり、

実行回数を 1 増やし、新しい実行回数に応じて、残り工数を更新する。また、タスクに依存する各下流タスクのうち、完成済みのタスクに対して同じように次の実行回数に応じて更新し、進行中のタスクに対しては、とが0となり、実行回数に関する諸情報を変更しない。
３．３．６ シミュレーションのフロー
シミュレーションのフローチャートを図 10 に示す。シミュレーションは以下の手順で行う。
1. 初期化：時刻を0とし、入力値を読み込み、タスクとリソースの状態を初期化する。

93

2. クリティカルパスを計算する。
3.最遅開始時間と最小開始時間の差の昇順に、タスクに優先順位をつける。
4. リソースをソートされたタスクに順に割り振る。
5. タスクの実行工数を増やし、残り工数を減らす。また増加や減少する工数は、割り振られたリソースの進捗能力の総和である。
6. 進捗率を計算し、手戻りの発生を判断する。
7. 手戻りに関する処理を、2.2.4 の説明通りに行う。
8. タスクの進捗率が初めて 1 に達した時点で、遅延の発生を判断する。
9. 遅延に関する処理を、2.2.3 の説明通りに行う。
10. 全てのタスクが完了した時、シミュレーションが終了するとし、見積もり結果を出力する。シミュレーションが終了していない場合、手順 2 に戻る。

図 10

シミュレーションのフローチャート

３．３．７ 必要とする実績データ
本提案手法で必要とする実績データでは、プロジェクト名、タスク名、開始時の日時、終了時の日時、該当タスクに配分されたリソース情報、終了時もしくは中断時の情報の 6 つの項目である。リソース情報とは、リソースの進捗能力であり、工数の算出に必要であるため、事前にリソースを抽象化し、進捗能力を決める。また、終了時もしくは中断時の情報とは、1 件の実績データに関する情報であり、Normal、Rework、Suspend の 3 種がある。
Normal は、タスクが正常に終了したことを示す。Rework は、タスクが手戻りによって中断したことを示し、手戻り先のタスク名も記録される。Suspend は、タスクが依存関係やリソース不足などによって中断したことを示す。
94

３．４ ケーススタディ１：基本的な動作の紹介
ケーススタディ 1 では、仮想の小規模プロジェクトを用いて、提案手法の挙動の検証および妥当性の検討を行う。実績データにおけるタスクとリソースの概要を図 11 に示す。また、シミュレーションモデルのパラメータを表 1 に示す。例えばパラメータの,Task A を 1 度目に行う際には少なくとも 3 単位の時間を要することを示し、, ,は Task A に 1 度目に行う際に 1 単位の時間の遅延が発生する確率を示す。また、

3

は
0.2

, , ,

0.2

は Task B の 1 回目の実行時に 1 単位進捗した時点において、Task A への手戻りが発生する確率を示す。実データの蓄積などからこれらのパラメータを決定することで、プロジェク
トの所要時間や工数の変動をシミュレートすることができる。
表 1 で示される特性を示すプロジェクト、あるいは業務プロセスを定義した手戻りや遅延の確率に基づいてシミュレーションを行うと図 12 のような結果が得られる。新技術の導入や組織、プロセスの変更をパラメータの変更として表現し、シミュレーション結果を評価することで導入効果の予測を行うことができる。

図 11 タスクとリソースの情報

表 1

シミュレーションに用いるパラメータ

Task

Delay modelA

Rework model

,

3

,

2

,

2

,

2

0.2

, ,

,

B

-

6

3

,
,

3

, , ,

0.2

, , ,

0.25

, ,

,

C

11

,

1

2

,

, ,

0.3

, ,

0.1

, , ,

, ,

0.1

, ,

0.1

, , . ,

, ,

0.1

95

0.1
0.333

図 12 プロセスの実績データ
３．５ ケーススタディ２：規模の大きいプロジェクト
ケーススタディ 2 では、Browning による先行研究[30]でのプロジェクトを用いて、組織の変更についての検討例を示す。現行のプロセスとして、各工程に特化した単一のスキルを持つチームをできるだけ多く設置することを想定し、複数の工程を担当できるより少ないチーム数への変更を検討する。このケーススタディの標準プロセスの各手順を以下に示し、
また、タスク間の依存関係を表 2 に、各タスクの所要時間を定めるための参考データを表
3 および表 4 に示す。また、検討するチーム構成の情報を表 5 に示す。
1. 航空機設計要求と目的ドキュメントの用意 （Prepare vehicle preliminary design
requirements and objectives）
2. 予備設計におけるコンフィギュレーションの作成 （Create vehicle preliminary
design configuration）
3. 表面モデルと内部塗装の準備 （Prepare surfaced models and internal drawings）
4. 空力解析と評価 （Perform aerodynamics analyses and evaluation）
5. 初期構造ジオメトリ（3D モデル）の作成 （Create initial structural geometry）
6. FEM 法に向けて構造ジオメトリを作成 （Prepare structural geometry and notes for
FEM）
7. 構造設計 （Develop structural design conditions）
8. 重量と慣性解析 （Perform weights and intertias anallyses）
9. 安 定 性 と 制 御 分 析 お よ び 評 価 （ Perform stability and control analyses andevaluation）
10. フリーボディーダイアグラムと応用負荷の開発 （Develop freebody diagrams and96

applied loads）
11. 内部負荷分布の確定 （Establish internal load distributions）
12. 構造強度、剛性、寿命の評価 （Evaluate structural strength, stiffness and life）
13. 予備製造計画と分析 （Preliminary manufacturing planning and analyses）
14. まとめと提案の準備 （Prepare proposal of the developed vehicle）

97

表 2 タスクの依存関係
タスク
ID

1

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

2

1

3

0

1

4

1

0

1

5

1

0

1

0

6

1

0

0

0

1

7

1

0

0

0

0

1

8

0

0

0

0

0

1

0

9

1

0

1

1

0

0

0

1

10

0

0

0

1

0

1

1

1

0

11

0

0

0

0

0

1

1

1

0

1

12

1

0

0

0

0

1

1

0

0

1

1

13

1

0

0

0

1

0

0

0

0

0

0

1

14

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

表 3 プロジェクト所要時間を設定するための参考データ
タスク ID

最短期間（日） 最頻期間（日） 最長期間（日）

1

1.9

2

3

2

4.75

5

8.75

3

2.66

2.8

4.2

4

9

10

12.5

5

14.3

15

26.3

6

9

10

11

7

7.2

8

10

8

4.75

5

8.75

9

18

20

22

10

9.5

10

17.5

11

14.3

15

26.3

12

13.5

15

18.8

13

30

32.5

36

15

4.5

5

6.25

98

0
1

表 4 プロジェクトの人員と種別
種別 ID

役割

人員数

1

構成デザイナー32

構造デザイナー13

構造アナリスト2

4

製造エキスパート

9

5

調達担当者

2

6

構成エンジニア

27構造エンジニア

7

8

空力エンジニア

39

ストレスエンジニア

7

10

ウェイトエンジニア

2

11

制御エンジニア

2

12

FEM エンジニア

313

一般負荷エンジニア

214

強度エンジニア

2

15

製造エンジニア

599

表 5 シミュレーションにおけるチームの構成
現行のチーム構成
種別 ID
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

2

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

3

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

4

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

5

0

0

0

0

0

0

6

0

6

0

0

0

0

0

0

6

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

7

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

8

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

1

0

0

0

0

9

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

1

1

0

0

10

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

11

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

12

0

0

0

8

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

4

リソース
チーム ID

検討するチーム構成
種別 ID
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

5

0

0

0

0

0

0

6

0

6

0

0

0

0

0

0

12

0

0

0

8

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

4

13

2

1

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

14

0

0

1

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

1

0

15

0

0

0

0

0

1

0

1

0

0

1

2

1

0

0

リソース
チーム ID100

現行のチーム構成および変更後のチーム構成の 2 種類において、それぞれ 1000 回シミュ
レーションを実行した結果を図 13 に示す。図 13 では、横軸が見積もり工期、縦軸が所用
コストを示し、現行プロセス（ストラテジー１）について青で、変更後のプロセス（ストラテジー２）について赤でプロットしている。コストについてはスキルに応じた人件費を設定して算出している。この結果から、本ケースのプロジェクトを仮定した場合、コストおよび工期の 2 つの軸についての評価であれば、単一の機能を持つ複数のチームで組織を構成する方がよいという結果が得られる。このような結果を利用して意思決定を行う上で意思決定者がシミュレーションによる結論に疑念を感じる場合には、シミュレーションの結果に基づく結論ではなく、シミュレーションに入力した遅延や手戻りの確率などのパラメータについてその妥当性を検討し、再計算を行うという形で合意形成や結果の妥当性を確保す
る。

図 13

2 つのチーム構成による違い

本ケーススタディでは、手戻りと遅延を考慮したプロジェクト工期の見積もりを行う手法を提案した。実績データから、遅延工数とその確率、および各手戻りパターンの確率を求め、得られたパラメータとリソース、タスクの依存関係をもとにシミュレーションを行うことで、工期を見積もる。ケーススタディ 2 では、既存のプロジェクトに対して、具体的なリソースに関するストラテジーを複数想定して提案手法を適用し、デモンストレーションを行ったが、人工知能技術や IoT などの情報技術の導入効果を対象とする場合には、パラメータの手戻り確率や遅延確率を小さくすることで対応できる。

101

参考文献
[1]. 稗方和夫, システムとしての産業や社会の設計, Frontier Sciences, Vol. 33(2019)[2]. 田中克己, 石井信明, スケジューリングとシミュレーション (1995), pp. 77-78,
コロナ社.
[3]. E.クロウリー, B.キャメロン, D.セルヴァ(著), 稗方和夫（翻訳）, システム・アーキテクチャ: 複雑システムの構想から実現まで, 978-4621304051, 丸善出版,
2020/01[4]. 稗方和夫, 高橋裕, システム思考がモノ・コトづくりを変える, 978-4-82228976-8, 日経 BP2019/09[5]. Eppinger, S. D. and Browning, T. R., Design Structure Matrix Methods andApplications (2012), The MIT Press.
[6]. Steward, D. V., Design Structure System: A Method for Managing the Designof Complex Systems, IEEE Transactions on Engineering Management, Vol.
EM-28, No. 3 (1981), pp. 71-74.
[7]. Cho, S. H. and Eppinger, S. D., A Simulation-Based Process Model forManaging Complex Design Projects, IEEE Transactions on Engineering
Management, Vol. 52, No. 3 (2005), pp. 316-328.
[8]. Yang, Q., Lu, T., Yao, T. and Zhang, B., The Impact of Uncertainty andAmbiguity Related to Iteration and Overlapping on Schedule of ProductDevelopment Projects, International Journal of Project Management, Vol. 32,
No. 5 (2014), pp. 827-837.
[9]. Jin, Y. and Levitt, R. E., The Virtual Design Team: A Computational Model ofProject Organizations, Computational & Mathematical Organization Theory
Vol. 2, No. 3 (1996), pp. 171-196.
[10]. Suzuki, Y., Yahyaei, M., Jin, Y., Koyama, H. and Kang G., Simulation Based
Process Design: Modeling and Applications, Advanced Engineering
Informatics, Vol. 26, No. 4 (2012), pp. 763-781.
[11]. Moser, B. R, The Design of Global Work: Simulation of Performance
Including Unexpected Impacts of Coordination across Project Architecture,102

Ph. D. thesis, The University of Tokyo (2012).
[12]. Global Project Design, LLC, TeamPort Software (online), available from<http://www.gpdesign.com/teamportsoftware.html>, (参照日 2015 年 12 月 19
日).
[13]. 満行泰河, 大和裕幸, 稗方和夫, 複数設計業務のシミュレーションと組織内人員の最適配置, 日本機械学会論文集（C 編）, Vol. 79, No. 806 (2013), pp. 39303938.
[14]. Mitsuyuki, T., Hiekata, K. and Yamato, H., Design of Production Strategy
Considering the Cutting Peak Demand of Electricity in the Shipbuilding
Industry, Journal of Marine Science and Technology, Vol. 19, No. 4 (2014), pp.
425-437.
[15]. 青山和浩, 野本敏治, 渡辺健太郎, ペトリネットを利用した造船工場シミュレータの構築, 日本造船学会論文集, No. 182 (1997), pp. 795-807.
[16]. 青山和浩, 野本敏治, 猪上太, ペトリネットを利用した工場シミュレータの構
築 – 第 2 報：作業情報の詳細化に柔軟に対応する工場シミュレータの構築 –,日本造船学会論文集, No. 186 (1999), pp. 673-682.
[17]. 武市祥司, 青山和浩, 小林真, 牧原一昭, ペトリネットを利用した工場シミュ
レータの構築 – 第 3 報：定盤モデルを導入した工場シミュレータ –,日本造船学会論文集, No. 190 (2001), pp. 449-458.
[18]. 佐々木裕一, 三浦正美, 山本郁夫, 伊藤健, 飯田昭男, バーチャルファクトリーを用いた生産計画システムの開発, 日本造船学会論文集, No. 186 (1999), pp.
683-688.
[19]. 梶原宏之, 中尾洋一, 離散事象システム理論に基づく造船ラインのスケジューリング, 日本船舶海洋工学会論文集, Vol. 4 (2006), pp. 89-94.
[20]. 梶原宏之, 人位康弘, 中尾洋一, 岩下寛弥, Max-Plus 代数に基づくツインタン
デム建造方式の組立日程計画, 日本船舶海洋工学会論文集, Vol. 20 (2014), pp.
205-220.
[21]. Hassan, K. and Kajiwara, H., Application of Pull Concept-based Lean
Production System in the Ship Building Industry, Journal of Ship Production
and Design, Vol. 29, No. 3 (2013), pp. 105–116.
[22]. 岩下寛弥, 梶原宏之, Heap モデルに基づくツインタンデム建造方式の組立日程計画, 日本船舶海洋工学会論文集, Vol. 21 (2015), pp. 83-91.

103

[23]. Miwa, T. and Ishii, K., Product Development Task Planning Using WorthFlow Analysis, Journal of Computing and Information Science inEngineering, Vol. 9, No. 3 (2009).
[24]. 三輪俊晴, 青山英樹, 不確実性を考慮した製品価値フロー分析を用いた製品モジュール化手法の開発, 日本機械学会論文集（C 編）, Vol. 77, No. 782 (2011),
pp. 3926-3937.
[25]. 三輪俊晴, 青山英樹, 製品価値フロー分析を用いた開発リスクを伴う製品開発
プロセスの評価手法, 日本機械学会論文集（C 編）, Vol. 78, No. 785 (2012), pp.
312-326.
[26]. Zhang, R., Chiang, W. C. and Wu, C., Investigating the Impact ofOperational Variables on Manufacturing Cost by Simulation Optimization,
International Journal of Production Economics, Vol. 147 (2014), pp. 634-646.
[27]. Mashhadi, A. R., Esmaeilian, B. and Behdad, S., Impact of Additive
Manufacturing Adoption on Future of Supply Chains, Proceedings of the
ASME 2015 International Manufacturing Science and Engineering
Conference (MSEC2015) (2015).
[28]. K.Hiekata, R Wang and T Mitsuyuki, Simulation Model for Project Duration
Estimation Considering Impacts of Delay and Rework, Proc. of International
Conference on Computer Applications in Shipbuilding 2019, pp.79-83,
ICCAS2019, Rotterdam, Netherland, 2019.9[29]. 満行泰河, 稗方和夫, 松原洸也, 大和裕幸, Bryan Moser：“船舶建造プロセス
シミュレーションを用いた生産設備の導入に関する研究.”, 日本船舶海洋工学
会論文集, 24, pp. 291-298, (2016).
[30]. T. R. Browning: “Modeling and analyzing cost schedule, and performance incomplexsystemproduct

development.”,

Massachusetts Institute of Technology, (1998).

104

Doctoraldissertation,

第４章

船舶海洋分野への AI 導入のレビュー

４．１

船舶分野

船舶分野へも AI の導入が急速に進みつつある。
車の自動運転については世界中の自動車メーカーが開発にしのぎを削っており、既に実用段階に近づきつつあるが、船舶の自動運航についても我が国や諸外国で開発が進んでいる。AI 技術だけで自動運転・運航が可能になるわけではないが、AI がその実現に大きく貢献している。ノルウェーでは、自動運航船の設計・開発からコントロールシステム、物流サービス、運航までをカバーする自動運航船に特化した会社が２０１８年に設立された。また、ロールスロイスとフィンランド国営の輸送船事業会社のフィンフェリーは、世界初となる完全自律運航フェリーを発表し、２０１８年１２月３日に行ったデモ航海では、接岸も含めて乗組員による人的な介入を行わなかったという。その他にも、ドイツ・ノルウェー・スウ
ェーデン・アイスランド・アイルランドやそれらの国々内の企業によって行われている
MUNIN (Maritime Unmanned Navigation through Intelligence in Networks ) Project、ロ－ルスロイスを中心として２０１５年に開始された自動運航船及び遠隔操船に関する基
本 設 計 及 び 基 本 仕 様 を 完 成 さ せ る こ と を 目 的 と し た AAWA (Advanced Waterborne
Applications) Project などの他多くのプロジェクトが主として欧州の国々や企業により行われている。
（詳細については、たとえば日本財団の支援を受けて２０１７年度に日本船舶輸出組合、ジャパンシップセンター、日本船舶技術研究組合によって実施された「スマートシッピング等における重要技術要素の開発・実用化動向の調査」報告書を参照されたい。）
我が国においても、国土交通省が自動運航船の２０２５年までの実用化を目指して国家プ
ロジェクトを推進しており、日本郵船は２０１９年９月３０日有人自律運航船の実現に向けた自動運航技術の実証実験に世界で始めて成功したと発表した。また、日本海事協会は２０１８年５月に「自動運航、自律運航の概念設計に関するガイドライン（暫定版）」を策定・公表した。
自動運航船関連以外の船舶分野にもＡＩは船舶の計画・設計、研究開発、水槽試験、建造など様々な部門で導入されつつある。
たとえば、最近の日本船舶海洋工学会での講演会、学会誌や研究会・ワークショップなどから船舶分野へのＡＩ導入に関わるものを挙げると、以下のように多くの研究発表、講演ある
いはイベントが実施されていることがわかる。
（１）学会講演会においては、たとえば２０１８年春季講演会において、オーガナイズドセッション「AI 技術の海事産業への応用」が企画・実施されており、一般講演としても講演題目に「機械学習」、「深層学習」、「ディープラーニング」といった用語を含む研究発表が数多く見られるようになってきている。
（２）咸臨（日本船舶海洋工学会誌）第７９号 にて「人工知能技術の船舶海洋分野での活用」に関する特集記事が掲載された。（２０１８年７月号）
105

（３）東部支部において「ビッグデータ・IoT を活用したスマートシッピング」と題するワークショップが企画・開催され、海事産業において蓄積されている気海象ビッグデータ、運航モニタリングビッグデータ、構造ヘルスモニタリングデータなどの人工知能技術の基盤となるビッグデータを活用して、自律運航、ウェザールーチング、安全運航などの高度化を図る取り組みについて議論された。
（２０１８年３月１５日）（４）東部支部においては更に、船舶の付加価値の追求、今後の更なる規制の強化・多様化、さらには、造船の生産性向上の必要性など造船等を取り巻く環境の変化に的確に対応するために必要な次世代造船設計システムＡＩ、ＩｏＴ，デジタルツイン（ＣＰＳ），クラウド
等をはじめとするＩＣＴ技術の進展によるものづくり産業における生産性向上に向けた取り組みについて議論するための「ＡＩ／ＩｏＴを活用した設計・生産技術」と題するワークショップが企画された。
（２０２０年３月６日に開催が予定されていたが、世界的なコロナ
ウィルスの大流行により延期されている）
このような学会における活動の他、国主導のプロジェクトとして、国土交通省では、２０
１６年より海事生産性革命推進の一環として、ICT を利活用した造船工程の生産性向上のための技術開発事業 (i-Shipping)を展開している。本事業では、ＩｏＴ・ビッグデータ・Ａ
Ｉ等の情報技術等を活用した生産性向上に資する革新的技術やシステムの開発・実用化を支援／実証することにより、海事産業（造船及び海運）におけるコスト競争力の強化、品質の向上、サービスの革新をはかり、２０２５年までに世界における我が国の船舶建造量シェ
アを２０％から３０％に拡大することを目指すとしている。
海上技術安全研究所でも、AI の船舶海洋分野への導入に関する研究プロジェクトが実施されており、２０１９年３月には「ICT を活用した生産システムの公開実験」が行われ、造船作業支援を目的に開発した AR(Augmented Reality, 拡張現実)アプリケーションの実演が公開された。
日本船舶技術研究協会（JSTRA）では、たとえば「生産・設計工程における IoT 及び AI の適用性に関する調査研究」など、AI や IoT その他の革新的技術の船舶建造への導入に関する多くの調査研究が行なわれている。
以上、船舶分野への AI 導入に関する研究やプロジェクトの現状について概観したが、未来の AI 造船所を先取りした例の一つとして、ドイツのマイヤー・ヴェルフト(Meyer Werft)
造船所が参考になるかもしれない。

106

参考文献・URL[1] gCaptain, 2018. World’s First Autonomous Shipping Company Established in Norway,
https://gcaptain.com/worlds-first-autonomous-shipping-company-coming-to-norway/[2] Rolls Royce, 2018. World’s first autonomous ferry,
https://www.rolls-royce.com/media/press-releases/2018/03-12-2018-rr-and-finferries-demonstrateworlds-first-fully-autonomous-ferry.aspx[3] 日本郵船／世界初、自動車船の有人自動運航に成功,
https://lnews.jp/2019/09/10930413.html[4] MUNIN Project, http://www.unmanned-ship.org/munin/[5] 日本船舶輸出組合、ジャパンシップセンター、日本船舶技術研究組合：2018.3, 「スマートシッピング等における重要技術要素の開発・実用化動向の調査」報告書
https://www.jstra.jp/html/PDF/research2017_01.pdf[6] 国土交通省の i-Shipping プロジェクト
たとえば、https://www.mlit.go.jp/common/001150897.pdf[7] 咸臨（日本船舶海洋工学会誌）第７９号、特集記事「人工知能技術の船舶海洋分野での活用」[8] マイヤー・ヴェルフト(Meyer Werft)造船所の Home Page
https://www.meyerwerft.de/de/[9] 米国メイン大学における全長２５フィート（７．６２ｍ）のボートの３D プリンタによる製作
https://idarts.co.jp/3dp/umaine-world-records-including-largest-3d-printed-boat/

107

４．２

海洋分野

ここでは、海洋分野に AI が用いられている事例について、いくつかの事例を紹介する。
４．２．１

オフショア石油・ガス開発

石油・ガス産業における AI 技術としては、主に機械学習とデータサイエンスが使用されている。機械学習を使用することによって、企業は複雑な操作を分析し、瞬時に応答することができる。また、入力の範囲に応じたいくつかの応答パターンを検出することもできる。
データサイエンスでは、AI を活用することによって、データから価値のある示唆を得て、ニューラルネットワークを使用して同様のデータをリンクし、より大きな全体像を作成することができる。
たとえば、BP ベンチャーズは、2019 年 1 月現在、会社の AI 機能を強化するために、ヒューストンの新興企業 Belmont Technology に投資し、「Sandy」と呼ばれる AI ベースのプラットフォームを開発した（図 4.1）[1]。Sandy は、地球物理学、地質学などをリンクして、賦存量の解釈を可能にした。AI は、情報をリンクしながら新しい接続とワークフローを特定し、BP の地下資産に関する信頼できるイメージを作成することができる。石油会社は、
ニューラルネットワークを使用して、ナレッジグラフのデータを参照できる。
その他の例として、オースティンのソフトウェア会社である SparkCognition によって開発された SparkPredict プラットフォームが挙げられる（図 4.2）[2]。オフショアプラット
フォームでの生産性を高めるために、AI 予測分析がどのように使用されているか、
また 2019
年の事業から学んだいくつかの例とベストプラクティスが紹介されている。

図 4.1 AI ベースのプラットフォーム Sandy[1]108図 4.2 SparkPredict[2]４．２．２洋上風力発電2017 年 3 月 11 日の日経アジアレビューによると[3]、日本の風力発電所の効率化を推進するため、GE（General Electric）が人工知能を介してタービンブレードをスマートに回転させ、電力出力を予測する技術を提供した。AI は過去の気象データとタービンの運転データを相関させ、最も早くて 1 週間前に、5 分から 1 時間の間隔で出力を予測する。異なる高さのプロペラは異なる風速に直面するため、タービンブレードごとに個別の予測を行う。これ
らの詳細な予測により、低出力の日はメンテナンスのためにタービンを停止し、全体的な出力を上げることができる。GE は、温度または大気圧の変化に応じてタービンブレードの角度を調整する技術も提供している。GE Renewable Energy によると、エネルギー生産量を見積もる能力と組み合わせることで、この技術は出力を約 5％上昇させ、メンテナンスコスト
を 20％削減するとしている。
また、洋上風力発電所のメンテナンスは高価で非効率的、かつ費用のかかるプロセスであり、大量の自動化された警告（その一部は技術的な欠陥による）に対応するために船と乗組員を必要とする。そこで、高度なドローンを使用した洋上風力発電所のメンテナンスが検討されている（図 4.3）[4]。洋上風力発電所を遠隔で検査、資産管理し、それらの海岸への接続に必要な研究に着手している。クラウンエステートの調査によると、この業界には、英国だけで 2025 年までに年間 20 億ポンドの経済価値がある可能性がある。通常、オフショアのオペレーションとメンテナンスのコストの 80〜90％は、検査のためのアクセシビリティの機能である。エンジニアと技術者を遠隔地に移動させて問題を評価し、実施する是正措置を決定する必要があるためである。オフショアでの人間の介入の必要性を最小限に抑える
ことは、オフショアの再生可能エネルギー発電の可能性を最大化し、コストを最小化するための重要な課題である。このプロジェクトでは、最先端の技術を使用することにより、メンテナンスのコストとリスクを削減することを目的としている。3 つの重要な要素は、ロボッ
ト検査と高度なセンシング、機械学習という形の人工知能、高度な物理モデリングツールである。高度なセンシングでは、洋上風力発電所の資産を継続的に監視し、中央の人工知能ユニットにデータを送信する。この人工知能ユニットは、最新の機械学習アルゴリズムを使用
して、それまでの観察と結果に基づいて、潜在的な問題の初期兆候を認識することができる。
このプロジェクトは、開発されたアプローチのデモンストレーションによって終了する。ドローン、学習コンピューター、インテリジェントモデリングがすべて同期して動作するこのインタラクティブなアプローチにより、将来の洋上風力発電所はよりスマート、安全で、維持しやすく、収益性が高くなる電源となることが期待される。

109

図 4.3

Cranfield 大学の高度なドローン、AI、モデリングを用いた洋上風力発電所のメンテナンス[4]
次に、疲労荷重の推定は、洋上風力タービンのメンテナンスにとって重要である。そこで、
洋上風力タービンの疲労荷重推定のために、ニューラルネットワークの利用が検討されている。洋上風力タービンの寿命は 2 つの方法で推定できる。第一に、理論的には特定の規格に基づいた設計パラメータによって推定し、第二に、実際に動作中の負荷を測定する。ただし、第一の方法は、洋上風力タービンのモデリングに使用できるが、第二の方法は、複雑さと追加測定の処理コストによって制限される。したがって、ニューラルネットワークは、監視制御およびデータ収集（SCADA：Supervisory Control And Data Acquisition）信号の既存の統計を使用した疲労負荷の推定に適用されている。その後、訓練されたネットワークは、
SCADA 信号のみで負荷を予測できる。Smolka et al[5]は、最も関連性の高いデータを選択することにより、ニューラルネットワークの入力変数の数を減らすことで推定方法を改善できることを実証した。現在は、ニューラルネットワークのトレーニングのコスト（連続的な負荷測定に実際に必要な長さ）の削減に関する研究が行われている[6]。
一方、カリフォルニア州では、人工知能を利用して、洋上風力発電所に鳥類が衝突し、死亡するのを減らす取り組みが行われている[7]。コンピューターを使用して風力タービンのビデオ映像を監視し、洋上風力発電所周辺の鳥とその飛行パターンを識別して、タービンブレ
ードに衝突して死亡する鳥を見分ける方法を調査している。
４．２．３

養殖

AI は、世界の養殖の効率向上と持続可能性の確保に貢献しようとしている[8]。たとえば、
XpertSea 社の XperCount は、コンピュータービジョンに適用されたカメラと機械学習を使用して、数秒でエビを数え、サイズを測り、画像を作成する[9]。NEC ソリューションイノベ
ータは、水中カメラ画像から魚の数を数えるフィッシュカウンターや、養殖管理ポータルを開発した[10]。Observe Technologies は、AI を用いて、配合飼料を食べられない理由を解析し、養殖業者が手動または自動で飼料の量を調整することによって、排泄物や残餌を最小限110

にして利益を最大化している（図 4.4）[11]。eFishery は、センサーを使用してエビと魚の空腹レベルを検出し、適切な量の配合飼料を放出するディスペンサーを制御するシステムを開発した[12]。Umitron は、遠隔操作が可能な給餌システムを提供している[13]。給餌スケ
ジュールを最適化するためのデータ主導の意思決定アドバイスが与えられる。このシステ
ムにより、無駄を減らし、収益性と持続可能性の両方を向上させながら、危険な状況で水中に出かける必要をなくすことで、養殖業者のワークライフバランスを向上させている。

図 4.4

Observe Technologies 社による残餌検出 [12]次に、病気の予防の観点から、NCE Seafood Innovation Cluster は、魚の健康の管理者や研究者が寄生虫に対処することを目的として、寄生虫の発生を予測または防止することを目的としたクラウドベースのプログラムである AquaCloud プラットフォームを IBM と共
同で立ち上げた[14]。AquaConnect は、エビの養殖業者が病気を予測し、水質を向上させるために役立つモバイルアプリケーションである FarmMOJO を提供している[15]。その他、センサーを搭載したドローンやロボットを用いて、水の pH、塩分、溶存酸素濃度、濁度、汚染物質濃度などのデータを収集し、スマートフォンからアクセスできるシステムなどが開発されている。
このように、養殖にも AI が採り入れられつつあるが、養殖の完全な自動化にはまだ時間がかかる見込みである。しかし、AI をより採り入れることによって、養殖のコストと環境へのフットプリントを削減し、魚介類の生産性を向上させることが期待される。

111

４．２．４海中ヴィークル

海洋工学における AI の広範な応用は、無人、リモートで操作でき、インテリジェントで情報化された ROV、AUV 等の海洋機器の需要に起因しており、この分野では古くから AI が活用されている[16-17]。海洋研究の主なツールとして、自律型水上車両は軍事任務、海図作
成、石油探査に重要な用途がある。水中機器が深海などの特殊な環境にある場合、電磁波の減衰により通信と測位が大幅に制限される。したがって、センサーの融合、画像処理、地図の構築、および水中のナビゲーションと測位に関連する経路計画は、現在の主要な研究開発課題である。これらの分野は、近年の AI の発展の恩恵を受けており、クラスタリング、パーティクルフィルタリング、ニューラルネットワークなどの手法が海洋工学に適用され始めている。このうち、人工ニューラルネットワークは、1980 年代から AI の分野で注目されている。情報処理の観点から人間の脳のニューラルネットワークを抽象化し、単純なモデルを確立し、さまざまな接続モードに従ってさまざまなネットワークを形成する。海洋工学の分析は、主に回帰分析、時系列分析、数値フィッティングなどの従来の統計手法に依存してきた。一方、最近の研究は、多くの場合、特に複雑な問題に直面して、ニューラルネットワ
ークが従来の統計的手法よりも精度の向上、モデリングの複雑さの軽減、計算の労力と時間の削減などの利点を示している。現在、多くの研究者が、沿岸、沖合、深海、海洋工学などのさまざまな問題のネットワークモデルを開発している。多くの設計手法は、ニューラルネ
ットワークの利点が有限要素法や有限差分法などの複雑なシミュレーションツールの代替につながることを示している。
４．２．５

海洋環境

自然環境におけるニューラルネットワークのアプリケーションとして、主に環境値（波高、波の周期と方向の特性、潮位、満潮と干潮のタイミング、風速、沿岸流など）のような特定のランダム変数の値の推定または予測が挙げられる。たとえば、関数近似、最適化、システ
ムモデリング、およびパターン認識にニューラルネットワークモデルを適用する調査研究の例がまとめられている[18]。たとえば、波高推定のためのほとんどのモデルは、風速測定
から波高を推定する。ある研究では[19]、パーセプトロンカルマンフィルタリングの概念に基づいた動的で有意な波高予測手順が示されている。重要な波高と風速変数の過去の測定
値は、適応モデルのトレーニングに使用され、その後、風速測定値のみから将来の時間間隔で重要な波高を予測するために使用される。この方法では、回帰分析手法とカルマンフィル
ター手法を置き換えるニューラルネットワークモデルを利用する。このアプローチは、パー
セプトロンカルマンフィルタリング（PKF）と呼ばれ、米国のステーション向けに提示されている。
海洋環境は脆弱であり、自己浄化の能力が限られている。最近、海が継続的な汚染に耐えられない兆候が見られるため、今後は海の環境を守る必要がある。近年、AI の開発と画像認識、ロボット制御、経路計画、海洋ビッグデータ分析の広範な適用は、海洋環境保護のサ
112

ポートと新しい開発の方向性を提供している。たとえば、海洋ゴミは海洋景観に影響を与え、航行の安全性を脅かし、海洋生態系に負の影響を及ぼし、その結果経済にも影響を及ぼす。
従来の海洋ゴミの清掃と分類には多くの人員とリソースが必要であり、厳格なゴミ分類基
準が海洋ゴミ清掃の自動化の開発を妨げてきた。最近、画像認識技術の開発により、ドローンなどの自動化された機器に基づいた海洋ゴミの清掃スキームが開発されている[20-21]。この技術により、人的資源の投入が大幅に削減されると同時に、ゴミの収集と分類の効率が向上する。
次に、海洋生物に関して、現在の生物多様性の低下が社会に深刻な影響を与える可能性があるが、生物多様性の評価はまだ広く受け入れられておらず、世界的に利用可能な一連の手段がない。現在のアプローチは、評価のために可能な限り多くのデータを収集することである。一方、ある研究では[22]、eDNA シーケンスの分類上の割り当てに関係なく、教師付き機械学習を使用して、底生生物モニタリングの信頼できる予測モデルを構築できることが示されている（図 4.4）。この研究では、3 つの教師付き機械学習アプローチをテストして、底生有孔虫の eDNA を使用した海洋水産養殖の環境への影響を評価している。また、海鳥は、
海洋環境の破壊によって大きな影響を受ける生物の一種である。機械学習に基づいて海鳥の分布密度を予測するためのモデルが提案された[23]。このモデルは、春、夏、秋のカナダ太平洋岸の季節的な海鳥の調査に基づいている。モデルは、ランダムフォレスト、TreeNet、
多変量適応回帰スプライン、分類および回帰ツリーの 4 つの機械学習アルゴリズムを採用
して、重要な地域の海鳥の季節性を予測できる。

図 4.5 教師付き機械学習を使用した底生生物予測モデル[22]

113

参考文献
[1] CIOReview:

Artificial

intelligence

digitizing

offshore

oil

and

gas.

https://www.cioreview.com/news/artificial-intelligence-digitizing-offshoreoil-and-gas-nid-29714-cid-35.html, 2019.7.9. (2020.5.1 時点)[2] SparkCognition ホ ー ム ペ ー ジ : Total asset protection and optimization.
https://www.sparkcognition.com/product/sparkpredict/?utm_medium=orgsearch&ut
m_source=yahoo. (2020.5.1 時点)[3] Nikkei

Asian

Review:AI

topropelwind

farm

efficiency

inJapan.

https://asia.nikkei.com/Business/AI-to-propel-wind-farm-efficiency-in-Japan,
2017.3.11. (2020.5.1 時点)[4] Cranfield University: Maintaining offshore wind farms using advanced drones,
AI & advanced modelling. https://www.cranfield.ac.uk/research-projects/homeoffshore. (2020.5.1 時点)[5] Smolka U, Cheng P. W.: On the design of measurement campaigns for fatigue life
monitoring of offshore wind turbines. In: Proceedings of the Twenty-third
International Offshore and Polar Engineering, USA, 2013.
[6] Seifert J., Vera-Tudela L.: Training requirements of a neural network used for
fatigue load estimation of offshore wind turbines. The 14th Deep Sea Offshore
Wind R&D Conference, Norway, 2017.
[7] Magill B.: Artificial intelligence tested to reduce offshore wind bird deaths(Corrected).

https://news.bloombergenvironment.com/environment-and-energy/artificial-intelligence-tested-to-reduce-offshore-wind-bird-deathscorrected, 2018.11.2. (2020.5.1 時点)[8] Beijnen J., Yan g.: A practical guide to using AI in aquaculture, The Fish
Site.

https://thefishsite.com/articles/a-practical-guide-to-using-ai-in-aquaculture, 2020.1.27. (2020.5.1 時点)[9] XpertSea ホ ー ム ペ ー ジ : Enhancing the farmer and supplier journey withtechnology. https://www.xpertsea.com/solution. (2020.5.1 時点)[10]NEC ソリューションイノベータ: NEC 養殖管理ポータル／NEC フィッシュカウンター.
https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/sl/acmp/. (2020.5.1 時点)[11]Observe technologies: Artificial intelligence for aquaculture.
https://www.observe.tech/. (2020.5.1 時点)[12]eFishery: eRishery feeder. https://www.efishery.com/products.html. (2020.5.1
時点)[13]Umitron: 持続可能な水産養殖を地球に実装する.
https://umitron.com/ja/index.html.(2020.5.1 時点)
114

[14]IBM: The seafood innovation cluster. https://www.ibm.com/case-studies/theseafood-innovation-cluster-hybrid-cloud-fish-farming. (2020.5.1 時点)[15]Aquaconnect: Artificial intelligence for aquaculture.
https://aquaconnect.blue/. (2020.5.1 時点)[16]Zhou J., Clark C. M., Autonomous fish tracking by ROV using monocular camera.
The 3rd Canadian Conference on Computer and Robot Vision (CRV'06), Quebec,
Canada, pp. 68, 2006.
[17]Noguchi Y., Maki T.: Path planning method based on artificial potential fieldandreinforcement

learning for intervention

AUVs. IEEE OES UnderwaterTechnology 2019, Kaohsiung, 2019.
[18]Jain P., Deo M. C.: Neural networks in ocean engineering, Ships and Offshore
Structures 1:1, 25-35, 2006.
[19]Altunkaynak A., Özger M.: Temporal significant wave height estimation fromwind speed by perceptron Kalman filtering, Ocean Engineering 31(10), 1245-1255,
2004.
[20]Microsoft: Artificial intelligence takes on ocean trash: Cleaning up theworld’s beaches with the help of data.
https://news.microsoft.com/apac/features/artificial-intelligence-takes-onocean-trash-cleaning-up-the-worlds-beaches-with-the-help-of-data/. (2020.5.1
時点)[21]ITU

News:

How

AI-powered

dronesarehelping

fight

ocean

plastic.

https://news.itu.int/ai-drones-ocean-plastic/. (2020.5.1 時点)[22]Cordier T., Esling P.: Predicting the ecological quality status of marine
environments from eDNA metabarcoding data using supervised machine learning.
Environmental Science & Technology 51(16), 9118-9126, 2017.
[23]Fox C., Huettmann F. H., Harvey G. K. A., Morgan K., Robinson J., Williams R.,
PaquetP.:

Predictions

frommachinelearning

ensembles:

Marinebird

distribution and density on Canada’s Pacific coast. Marine Ecology Progress
Series 566, 10.3354/meps12030, 2017.

115

４．３

海外動向

With the success of the applications of deep learning models in various
industries, artificial intelligence (AI) has gained significant attention of themaritime industry. The rapid technological developments of sensors,communication equipment, and internet of things have made it possible tomonitor and analyze enormous amount of real-time data. The artificial
intelligence models supported by the real-time data will enable fullautomation of vessel operations, leading to remotely controlled orautonomous ships
The functions of ship can be largely classified as static and dynamic functions.
The static functions of a ship mainly include cargo carrying capacity,
structuralsafety,resistanceandpowering,

stability,

seakeeping

performances, and others. The static functions are usually ensured andverified during the design stage and normally do not change over time. On
the other hand, the dynamic functions mainly include various ship operations,for example navigation, routing, berthing, and docking. The AI technique is
expected to be able to carry out these dynamic functions without (or withminimum) human intervention, which will reduce the shipping cost andimprove operational safety (Fig. 1).
Taking the Navigation function as an example, the tasks required to enable
the function can be classified as condition detection, condition analysis, action
planning, and action control, based on a concept model proposed by DNV GL[1]. Technological developments for all the above tasks have progressed rapidly.

In this section, the research projects and initiatives towards unmanned ships
are reviewed and summarized.

116

Figure 1 Ship functions

Figure 2 Sub tasks

Yara Birkeland [2], [3]The Yara Birkeland is a 120 TEU container feeder being developed in apartnership between Norwegian fertilizer company Yara, and Norwegian
maritime technology company Kongsberg, starting from 2017. The vessel isfully battery powered and designed for autonomous operation. The idea isbased on DNV GL’s autonomous concept vessel, ReVolt. The main particularsof the vessel are listed in Table 1.

117

Table 1. Main particulars of Yara Birkeland
LOA

80 m

Beam

15 m

Depth

12 m

Draught (full)

6.3 m

Cargo capacity

120 TEU

Deadweight3200 mt

Eco speed

6-7 knots

Max speed

13 knots

The hull of the vessel was launched to sea in February 2020. The vessel was
expected to be fitted with various control and navigation systems and undergo
testing at a Norwegian shipyard. Unfortunately, due to the Covid-19
pandemic, Yara has announced to pause further development of the vessel.
Svitzer Hermod [4]In 2017, Rolls-Royce and towage operator Svitzer have successfully
demonstrated the world’s first remotely operated commercial vessel in
Copenhagen harbor, Denmark. The tug Svitzer Hermod safely conducted anumber of remotely controlled maneuvers with the vessel’s captain stationed
at the remote base at Svitzer headquarters.
Rolls-Royce and Svitzer have also signed an agreement to continue theircooperation to test remote and autonomous operations for vessels. The
primary systems involved will be autonomous navigation, situationalawareness, remote control center and communication.
The Maritime Unmanned Navigation through Intelligence in Networks(MUNIN) Project [5]The MUNIN project is a collaborative research project, co-funded by theEuropean Commissions. It aims to “develop and verify a concept for anautonomous ship, which is defined as a vessel primarily guided by automated118

on-board decision systems but controlled by a remote operator in a shore side
control station.” The project started in 2012 and completed in 2015.
The project used a dry bulk carrier as the case vessel to develop the newconcept of autonomous ships. The scope of the project only covers autonomous
operations during deep-sea voyage, excluding maneuvers in congested waters.
As a result, the MUNIN project developed a concept with the below systems
and entities:


A sensor module

An autonomous navigation systemAn autonomous engine and monitoring control systemA shore control center

The Advanced Autonomous Waterborne Applications Initiative (AAWA) [6]
The AAWA initiative is a collaborative project funded by the Finnish
government and led by Rolls-Royce Marine that aims to produce thespecification and preliminary designs for the remotely operated andautonomous ships. Started in 2015, this project brings together classificationsocieties, ship designers, equipment manufacturers, and universities.
The first phase of the project has examined the current state of understandingof the technological, safety, legal and economic aspects of remote andautonomous operation. The following factors have been addressed.
Autonomous navigation technology

Situational awareness technologyOff-ship communication technologyLegal implications of remote and autonomous shipping

R&D challenges for safety and security in autonomous shippingBusiness transitions to autonomous shipping

In the second phase of the project, technical, legal and safety specifications
for a proof of concept are developed. Details of the outcomes of the second
phase are not published.

119

ReVolt [7]The ReVolt is a new concept of an autonomous vessel developed by DNV GL
aiming to Unmanned, Zero emission, Maintenance free, Ballast free,
Autonomous berthing etc. For example, autonomous collision avoidance isfeatured for unmanned navigation, no rotating machinery is installed on
board for maintenance free and Li-Battery is adopted as the best fit for
purpose. This unmanned vessel concept is designed for short-sea segment tomeet EU’s growing need for regional waterway transport capacity. As EU’s
road network is already suffering from congestion and pollution, EU has beenpushing to move some of the freight volume from roads to waterways.
The ReVolt was initiated as a research project in August 2013 and launched
externally a year later. The vessel is of 60 meters in length and designed tooperate at a speed of 6 knots with a range of 100 nautical miles and a cargocapacity of 100 TEUs. The vessel requires no crew onboard. The intention ofthis project is to inspire various industrial stake holders to develop new
solutions towards autonomous shipping. It is estimated that the ReVolt could
save up to USD 34 million during its estimated 30-year lifetime, compared toa diesel-run ship. The main savings includes increase in loading capacity andlow operating and maintenance costs.
A 1:20 scaled model of the ReVolt concept was built and used to test theautonomous capabilities, through collaborations between DNV GL and
NTNU.
According to DNV GL, the concept development with ReVolt has finished at
the end of 2015 but its concept is inherited by Green Shipping Programme in
Norway as well as YARA Birkeland.
Safer Vessel with Autonomous Navigation Project (SVAN) [8]Following the AAWA initiative, Rolls-Royce continued its collaboration with
the Finnish government in the SVAN project that aims to demonstrate theworld’s first fully autonomous ferry.
In December 2018, Rolls-Royce and Finnish ferry operator Finferries
successfully demonstrated the world’s first fully autonomous car ferry, Falco.
120

Falco is a 54 m long double-ended car ferry equipped with twin azimuthingRolls-Royce thrusters.
The car ferry successfully navigated autonomously during its voyage between
Parainen and Nauvo. The return journey was conducted under remote control.
During the voyage, the vessel detected objects utilizing sensor fusion andartificial intelligence and conducted collision avoidance. Automatic berthing
was also successfully conducted without any human intervention.
IntelliTug [9]The IntelliTug project is a joint project between Wartsila and PSA Marine(Singapore) that aims to develop and field-test intelligent vessel capabilities
and viable pathways towards autonomous tug navigation and operations.
A PSA owned harbor tug, named PSA Polaris, has been retrofitted to enable
autonomous navigation. IntelliTug’s system comprises an integrated suite of
hardware and intelligent software to enable autonomous capabilities, whiledata collection takes place continuously to support the collision avoidancealgorithm.
System integration and digital testing was firstly carried out using Wartsila’s
autonomous ship simulator. The sea trial was then carried out in Singapore
commenced in September 2019. During the sea trial, a new smart navigation
system was used to select destinations for the hundreds of test cases carriedout.
Jin Dou Yun 0 Hao [10]In December 2019, a Chinese technology group Yunzhou Tech completed a sea
trial of autonomous cargo ship Jin Dou Yun 0 Hao. The 12.9 m long vessel
was operated by automatic navigation technology and remote control andpowered from an electrical plant. The vessel has a design speed of 8 knots.

121References[1] Remote-controlled and autonomous ships, DNV GL.
[2] Company website of Yara,
https://www.yara.com/news-and-media/press-kits/yara-birkeland-press-kit/[3] Company website of Kongsberg,
https://www.kongsberg.com/maritime/support/themes/autonomous-ship-project-keyfacts-about-yara-birkeland/[4] Company website of Rolls-Royce, https://www.rolls-royce.com/media/pressreleases/2017/20-06-2017-rr-demonstrates-worlds-first-remotely-operated-commercialvessel.aspx[5] Project website, http://www.unmanned-ship.org/munin/[6] Remote and autonomous ships the next steps, AAWA position paper.
[7] DNVGL project website,
https://www.dnvgl.com/technology-innovation/revolt/index.html[8] https://www.rolls-royce.com/media/press-releases/2018/03-12-2018-rr-and-finferriesdemonstrate-worlds-first-fully-autonomous-ferry.aspx[9] Project website, https://www.wartsila.com/intellitug[10] https://www.rivieramm.com/opinion/opinion/china-achieves-autonomous-shippingmilestones-57333

122

第５章

AI 導入のために利用可能な既存データと今後整備すべきデータ

５．１

タスクの目的と概要

AI を用いた造船所自動化（無人化）システムの構築に必要なデータをリストアップする。
リストアップされたデータについて、現在利用可能なもの、将来に向けて整備しなければな
らないもの、自動化に関わる従来の研究、保有者、公開可能性等を検討し、可能な限りリスト化することが本タスクの目的である。
データのリストアップはストラテジー委員会の他の委員の協力もいただきながら行い、
Excel ファイルとしてまとめた。この成果を 5.2 節

で紹介する。しかし、ストラテジー委

員会参加者が、建造工程の全ての分野を網羅していないこともあり、多くの空欄が残ったま
まとなっている。これらを埋めていく作業が今後も必要となる。
5.3 節では、リストアップされたデータを整理し、造船工場内で個々のデータがどのように関わり合い、動き、変化していくのかを可視化することを試みる。これにより AI 造船所のために、どこでどのような AI が必要かを検討することができるのではないかと考えている。試みに基本設計分野について AI を利用した設計システム例を作成した。この中では今後必要と考えられる AI システムも記載している。今後の AI 造船所システム検討の参考となればと考えている。
最後に、5.4 節でデータ収集の面から見た、AI を用いた造船所自動化システムに関わる課
題をまとめる。

123５．２

既存データの収集

５．２．１ 概要，調査方法
近年主に注目されている、ニューラルネットワーク(NN)を中核とする AI の実用化においては学習用のデータが不可欠である。本調査では、現時点での典型的な造船所に存在する(または比較的容易に取得し得る)データの種類を挙げ、それら各種データの AI による活用
方法について検討した。さらに、新たに得ることで AI の活用が進展すると思われるデータについても検討し列挙することにした。併せて、造船業の各分野において AI の活用を検討
した先行研究を調査し、前記データの種類と並べて示すことにした。調査は筆者らが取りま
とめ、海上技術安全研究所上席研究員である松尾宏平博士に大幅な協力をいただいた。
５．２．２ 調査結果
本調査の結果を表 5.1(5 章の末尾に掲載)に示す。船舶の建造工程を大・中・小の三段階で分類するとともに、各工程において現時点で利用可能なデータ、AI の活用を進める上で今後必要になり得るデータ、AI 導入の具体的な可能性を挙げた。主に NN を用いて工程の自動化を試みた先行研究についても、同じ分類で列挙した。
５．２．３ 考察
本調査の結果、AI の導入による改善の余地がある工程は非常に多く、AI 導入が造船業全体におよぼす影響は潜在的に大きい事がわかった。また、表 5.1 には表しきれないが、AI 導入に伴う改善が工程の構成そのものを変えてしまう可能性、すなわち表 5.1 の工程分類の枠組み自体も AI 導入後にはある程度違った形になることも考えられる。
一方、以下のような課題もあると考えられる。
・データと知識の所有権
多くの造船会社が市場における苛烈な競争に晒されている以上、造船会社内のデータや知識を無償やそれに近い形で社外と共有することは大変難しい。AI の認知度が向上し、学習データの重要性が強調されるようになった現在、その傾向には拍車がかかっている。また、一部の船種においては安全保障上の理由からデータを秘匿せざるを得ない場合もある。このような状況から、複数社にまたがって広範な学習データを収集して高性能な AI を構築するということが困難になっている。共同研究契約を締結しての開発も可能ではあるが、データの扱いは一社内ほど自由で円滑なものにはならない。
著者らの間の議論では、完成した AI に対して、各データがその AI にいかに貢献したかを定量化する技術を構築し、データを提供した者が完成した AI に対する適切な持ち分を主張できるようにするといった、株式投資に近い原理で共同開発を促進する発想も浮上した
124

ものの、具体的な実装方法を見出せたわけではない。
・データ構成・分類の不統一
表 5.1 は概ね典型的と思われる造船所でのデータの構成・分類を示したものであるが、業界全体でこのようなものが厳密な規格として定められているわけではない。実際に各造船会社のデータを照合したとき、この分類に一対一で当てはまらない場合が出てくる。したがって、仮に複数の造船会社間で共同研究が可能であったとしても、どの範囲のデータから AIを構築するかというスコープの設定は必ずしも容易ではない。この問題は時として、同一造船会社内の複数事業所間でも生じ得るし、同一事業所内においても時期や個別の案件の性質によってもデータの構成・分類は変わる場合がある。
・データフォーマットの不統一
同様の情報を表すデータであっても、造船会社ごとにフォーマットは異なる場合が多い。
前項目と同様、事業所、時期、個別案件ごとに異なる場合も多い。
この問題は前項目の問題とあわせ、構造が一貫していない一連のデータを俯瞰できるかという問題、いわゆるデータ同化の問題を成している。学習データの件数と範囲を充実させ、高性能な AI を構築する上では、この問題は障害である。一方で、従来型の統計解析技術がこ の よ う な 「 汚 い 」 デ ー タ 群 を 大 い に 苦 手 と し て い た こ と に 比 べ る と 、 AI が そ の
intelligence を発揮し得る場として捉えることもまた可能である。
・データの件数が少ない
これまでデータの所有権、構成・分類、フォーマットという問題を取り上げてきたが、これらの問題が解決してもなお、高性能な AI の構築に必要な学習用データが必ずしもそろわない場合はあるものと考えられる。一部の研究では、学習データとして量的、質的に足りない部分を数値実験により補うことも試みられているが、すべてのデータについてこのようなアプローチが可能とは限らない。造船業が一大産業であることは間違いないものの、全体の市場規模に対して個別案件の規模が大きい傾向があり、必然的に案件数は多くの他産業と比べて少ないものになる。特に商船においては、ULCC の減少といった例外はあるが、港湾・水路整備の進展も影響してトータルコスト削減のため個船の大型化が進んでおり、船腹需要が長期的には増加するとしても新造隻数がこれに比例して増加するわけではない。データ件数という点については、こうした造船業の特性が不利に作用する。

125

・AI・NN 以前の問題
造船所における業務の中には、近年流行のディープニューラルネットワークを持ち出すまでもなく、一部では旧弊な印象すら持たれているルールベースの AI や、物理ベースのプ
ロセス制御、ごく単純なシーケンス制御などの既存の情報・制御技術によって、より迅速・低コストで確実に効率化が可能なものが少なくないと考えられる。そうした従来型の技術導入が長年にわたって滞っていた部分については、技術の出来不出来よりも制度や思想といった組織風土に原因があり、このままではどんなに高性能な AI が開発されたところで実運用はなされないという悲観的な見方もできる。こうした分野でも、AI が一つの旗印となって技術導入の機運が生まれ、実際に用いられる技術が AI であるか否かにかかわらず、結果的に効率化が進展することになれば良いという考え方もある。

126

５．３

既存データの整理

5.2 節では現在造船所の中で利用されているデータが収集され、AI の学習データとする
際の課題がまとめられた。本節では AI 造船所を構築するために、これらのデータ相互のつながりを可視化し、どのような AI システムが必要かを検討する。ただし、著者らの知識が基本設計分野（特に推進性能）に偏っているため、ここでの検討は基本設計分野を例に進めることとしたい。
AI 造船工場における AI を利用した基本設計の理想的な形は図 5.1 に示すようなシンプルなシステムであろう。前節でリストアップされたデータ群をまとめたいくつかのデータベースにより学習した基本設計 AI に、船主要求事項を与え基本設計で要求されるすべての数
値、図面を出力するというシステムである。しかしこのようなシステムが実現した場合、出力された図面、数値の妥当性の検証をどのように行うかが課題となる。また設計結果をイン
タラクティブに修正できる自由度を備えることも実用的には重要であろう。
設計者は一般的に自身が担当する設計ステージにおけるデータの流れを把握し、それによって設計結果がどのように変化するかを理論的、経験的な知識として把握している。AI シ
ステムから出力された結果についても、このような流れの中で検証を行うことが想定される。このためには AI システムの中でのデータの動きが可視化可能であり、かつそれが従来のデータの流れと類似していることが必要である。また従来のデータの流れとの類似性は、
前節の最後に指摘されたような、造船所の組織風土の問題により AI 等の高度な技術が実運用に供されないという、問題を避ける意味も持つ。
図 5.2 に前述の考えに基づいた AI システムの例を示す。前述の考え方に沿って、従来のデータの流れと類似し、かつ設計結果をインタラクティブに修正できる自由度を備えるため、複数の AI システムにより基本設計システムが構築されている。楕円が表 5.1 の調査結果に基づいたデータベースを示す。青が設計フローの中で利用されているデータベース、グ
レーは将来利用が期待されるデータベースを示す。長方形がデータ処理を示し、オレンジが既存手法による処理を、黄色が AI による処理を示す。データの流れは矢印で示した。
以下では、図 5.2 に示した基本設計システムを構成するデータベースと AI システムの概
要を示す。
５．３．１

データベース

基本設計システムを構成するデータベースは、表 5.1 の基本設計分野でリストアップされたデータをまとめた 10 種とした。
DB01；主要目 DB
船種、DW、主要寸法、主要目等
DB02；一般配置図 DB
一般配置図（CAD データ）127

DB03；オフセット DB／Surface Model DB
オフセットデータまたは船体表面 Surface Model（数値テーブルまたは CAD データ）
DB04；船殻主要構造図 DB
Midship Section、Construction Profile、Deck Plan（CAD データ）
DB05；水槽試験結果 DB
排水量計算結果、平水中抵抗・自航試験結果、プロペラ要目・特性、馬力計算結果
DB06；数値計算結果 DB
計算格子、計算結果（圧力、流速、摩擦応力、抵抗係数、自航要素等）
DB07；主機仕様書 DB
主機の仕様書および CAD データ
DB08；艤装品仕様書 DB
各種艤装品の仕様書および CAD データ
DB09；船殻重量 DB
DB10；溶接長／配管長／配線長等 DB
ここでは AI システムとの関連をわかりやすくするため 10 種のデータベースに分割しているが、DB07 と DB08 以外は建造船の船番によりリンクすべきデータであり、一つの DB としてまとめることも可能である。また船体形状のデータベースである DB03 は、船体表面
Surface Model で統一することも考えられるが、Surface Model が存在しない過去のデータを利用することも考慮し、二つに分けている。
５．３．２

AI 処理システム

ここで検討した基本設計システムは以下に示す９種の AI システムで構成される。
AI01；概略主要目決定 AI
船主要求事項を入力し、最適な主要目を出力する。
関連 DB；主要目 DB

入力データ；船主要求事項

出力データ

；主要目

AI02；概略線図作成 AI
主要目よりラフオフセットを出力する。
関連 DB；オフセット DB

入力データ

；主要目

出力データ

；ラフオフセット128

AI03；一般配置図作成 AI
主要目およびラフオフセット等をもとに、一般配置図を出力する。
関連 DB；一般配置図 DB、主機仕様書 DB、艤装品仕様書 DB

入力データ；主要目、ラフオフセット、主機情報、プロペラ情報

出力データ；一般配置図AI04；船殻主要構造図作成 AI
主要目、ラフオフセット等を用いて船殻主要構造図を作成する。決定された構造配置は既存の構造ルール計算プログラムによりチェックされ、AI にフィードバックされる。
関連 DB；船殻主要構造図 DB

入力データ；主要目、ラフオフセット

出力データ ；Midship Section、Construction Profile、Deck Plan（CAD データ）
AI05；推進性能推定 AI
主要目、ラフオフセット、船体 Surface Model よりそれぞれの入力に応じた、速力-馬力
曲線を推定する。この結果は概略主要目決定 AI、
概略線図作成 AI 等にフィードバックされ、必要あれば主要目、線図が変更される。
関連 DB；平水中水槽試験結果 DB、数値計算結果 DB

入力データ ；主要目、ラフオフセット、船体 Surface Model、数値計算結果
出力データ ；速力-馬力曲線、プロペラ設計結果
AI06；船型フェアリング AI
ラフオフセットを元に要求された制限条件のもと線図フェアリングを行い詳細設計、生産設計に使用することができる 3DCAD データ（Surface Model）を作成する。
関連 DB；オフセット DB、Surface Model DB

入力データ；ラフオフセット、制限条件

出力データ ；船体 Surface Model
AI07；主機選定 AI
推進性能推定 AI より出力された速力－馬力カーブ、プロペラデータを用いて最適な主機およびレーティングなどを決定する
関連 DB；主機仕様書 DB

入力データ ；速力-馬力カーブ、プロペラ主要目等
出力データ ；選定主機（要目、主機寸法、CAD データ等）

129

AI08；重量推定 AI
上流側で与えられた情報を入力として船殻重量等を推定する
関連 DB；船殻重量 DB、主機仕様書 DB、艤装品仕様書 DB

入力データ；主要目、ラフオフセット、主機、一般配置図、船殻主要構造図

出力データ；船殻重量（LW、NHSW 等）

AI09；船価見積 AI
上流側で与えられた情報を入力として船価を推定する
関連 DB；主機仕様書 DB、艤装品仕様書 DB、溶接長／配管長／配線長等 DB

入力データ；主要目、ラフオフセット、主機、一般配置図、船殻主要構造図

出力データ

；船価

図 5.2 では図が煩雑となるために記載することができなかったが、以上９種の AI システ
ムを制御し、全体を最適化するための AI システム（基本設計制御 AI システム）の構築も必
要である。

５．３．３

課題

図 5.2 で例示した基本設計 AI システムは、現行の設計フローを置き換えることを前提に検討したシステムである。このため設計の各ステージで設計者が結果をチェックすることができるよう、個々の設計ステージに対応した９種（AI01～AI09）の AI システムを配置した。現在収集し得るデータが現行の設計フローに沿って蓄積されていることを考慮すれば、これは自然な流れと考える。基本設計に限らず、AI 造船所の各工程において AI システムを細かく分割することにより、AI システム個々の適用範囲、推定精度等をは事前に把握することが可能となる。また、AI システムの出力の途中経過も詳細に把握することが可能となり、最終出力の評価するうえで、技術者の経験を生かした判断をすることができる。
一方、以上のようなシステムが AI の可能性を 100%生かしたシステムではないことも明らかであり、将来的には図 5.1 で示したようなシステムを目指すべきである。このために、AI学習に適した、形状表現法（３次元 CAD データ等）、性能表示法、データ構成と分類の方法等を今後検討する必要がある。これらの検討結果に基づいてデータを収集・蓄積し AI の学習を進め、新たなデータ同士の相関の発見、AI に適した工程の提案等が進むことにより、
AI 造船所の実現に近づけるものと期待する。

130

５．４

まとめ

５章では AI 技術を用いた造船所自動化（無人化）システムの構築に必要なデータをリストアップした。
まずこれらのリストから分かるように現在の船舶設計は３次元 CAD モデルを主体に行われ、工場現場の作業もこのモデルをベースに実施される。３次元モデルについては依然として 2 次元モデルを一部好んで採用している造船所も多い現状ではあるが、我々の議論している AI 造船所は設計/製造のプレスの全てが AI により統制され、そこでは設計変更、製造時の不具合等を含めて統一された船舶モデルに逐次反映される、データドリブンと呼ばれるデータに基づき予測、判断、実施を行うシステムである。
このデータドリブンな AI 造船所システムを構築するためには、「統一された」３次元モデルが重要である。ここで「統一された」３次元モデルとは、現状において問題となっている
部署により様々な CAD モデルが存在する状態とは反対の、全ての設計者、作業者が統一で設計・閲覧している全ての変更履歴を含んだ３次元モデルを意味する。造船所の生産管理を AIが行う上で、特に重要なのはこの「統一された」３次元モデルを元に作業計画、進捗管理が行われることである。もしこのデータが統一されておらず、設計変更、作業不具合が一部にしか反映されていない個別モデルを元に AI が予測、判断を行うと、人間が普段実施している部署間のすり合わせが全く行われず、AI は個別モデルが最適になるように判断を行い、壮大な戻り工事を実施することとなる。そのため、統一された」３次元モデルはデータドリ
ブンな AI 造船所において最も重要なデータであり、AI 造船所の船舶設計では AI 技術によりいかに品質が高い 3 次元モデルを効率的に構築するかが重要である。
一方、造船所自動化（ファクトリーオートメーション:FA）においては、従来の FA に対して Deep learning による技術革新（特に画像認識技術の革新）により以下の分野への技術革新が期待されている。
・ 品質管理（不具合検査・検査）・ 複雑作業の自動化（deep q-learning によるこれまでの機械学習よりも複雑な作業の実現）
・ 人間作業者との協業
これらの検査や作業は従来技術では画像認識等の精度が足りず機械化できなかった作業
を、Deep learning による高精度な画像認識により実現するものであり、現状の FA をさらに進化させるものであり、現在の造船所の作業で自動化できなかった作業が自動化できる可能性を秘めている。
131

現在の AI ブームは第３次ブームと呼ばれているが、過去のブームと異なり現在の AI が社会を変えると言われている理由の１つとして、AI 技術の進化と IoT デバイス、クラウド技術などのデータ収集、処理技術の進化が一体となっている点が上げられる。すなわち、IoT
により従来データとして収集できなかった、作業者の作業量や体調、機械の作動状況、作業の細かい不具合等の全てのデータが収集され、AI により分析が可能となる。AI 造船所では
これらのデータをフルに活用し、また複数の工場を持つ企業ではこれらのデータをクラウド経由で共有することにより、従来の改善活動（PDCA）が AI により幾度となく実施されることで飛躍的な生産性の向上が期待できる。また、これらの AI と IoT 技術による工場管理
は、俯瞰的、網羅的、逐次的であり、現在の工場管理に AI と IoT 技術を導入するだけでも十分な生産性の向上が期待できる。
さて、ここまでの議論は従来の設計・製造・管理プロセスと現在の工場設備・レイアウトを踏襲したまま AI 技術を適用することでどのような生産性の向上が見込まれるかを議論した。これらの議論に対して、純粋に AI 技術に最適化された AI 工場をゼロから計画した場合の議論も可能である。たとえば、工場レイアウトを考える。現状では水切り場からドックまで作業の流れに沿った人間が理解しやすい工場レイアウトを取っている造船所が多いが、純粋な AI 造船所では複数隻の同時建造を最適化するように AI が自動的にブロックを工場内にレイアウトすることになる。そのため、ドックの配置、クレーンの配置はこれまでの最適工場レイアウトとは全く異なっていると考えられる。
また、純粋な AI 造船所では設計プロセスの再検討も必要である。従来の設計プロセスは基本設計から生産設計までをシーケンスで実施している。しかし、AI による船舶設計では過去のデータを元に瞬時に最適化が行わる。たとえばシリーズ船を建造する際に１番船の製造過程で、オーナーから不具合が指摘された場合には瞬時に関連する箇所だけでなく、造船所の収益を含めた全体を最適化するように関連性能の最適化およりサプライチェーンも考慮した機器の手配まで行うことが可能となる。このような AI 設計システムにおいては船舶設計をシーケンス的に実施することよりも、いかに設計プロセスに柔軟性があるかが重要である。
最後に、意思決定の問題について述べる。AI 造船所では AI による自動設計、自動製造、生産管理がある程度可能になると考えられる。しかし造船ビジネスのように何十億円規模のプロジェクトでは、設計者、オーナー、船級、メーカー等の複数のステークスホルダーが様々な意思決定を行いながらプロジェクトを進めていくことになる。このような複雑なプロジェクトを適切に進めていくためには、意思決定者への適時、適当な情報提供とその情報の信頼性が重要となる。AI 造船所で想定される不適切な意思決定者へ情報提供として AI 設
132

計により様々な性能が同時最適化された最適解が意思決定者の過去の経験とも一致せず、
またなぜこのような最適解が得られたのか説明できないという状況があげられる。この場
合、もし AI の出した最適解が真の最適解であったとしても、この解を採用することができず。この解が技術的にも真に正しくともビジネスとしては成立しないこととなる。このため、AI 造船所の研究にあたっては、システム・アーキテクチャの研究などを参考に、造船ビジ
ネスとは、どのようなステークスホルダーが、どのような意思決定を行うプロセスなのかを深く分析し、意思決定者に適切で信頼性の担保された情報が提供されるように全体の AI シ
ステムを設計する必要がある。

133

自動化を試みた従来
AI に利用できるデータ

AI 適用で今後必要なデータ

AI の導入可能性

評価

研究
スムースな船体表面
データをパラメトリ
ックに生成しそれよ
り離散点を発生する離散点（オフセットデータ等）より船型の Surface

Model(IGES)

船体表面のフェアネスを評価するたことにより、AI の学
３次元的にスムースな船体表面 3D デ

船体オフセットデータ

めのデータ

習に十分な量のデーータを生成する手法の開発
タを収集することは可能と考えられ、実現可能と考えられる。
数値水槽と実験水槽

数値水槽と実水槽を統合した AI 水を融合するためのビ槽（数値水槽の結果を AI で補正しッグデータを収集を構築するため各種数値計算結果

航空分野では JAXA 中心に DAHWIN とValidate 用データ呼ばれるプロジェクトが進められ、・波高分布データ（定常/非定常、風洞試験結果と数値計算結果を融合

計算/実験）

させた性能推定手法の研究が進めら

・流速分布データ（定常/非定常、れている。この手段の一つとして AI

計算/実験）が検討されている。

抵抗自航試験結果データし、利用できる形に

伴流計測データ

整理するシステムが波浪中試験データ必要。個々の造船所

PMM 試験データ

でも数値水槽のデー

試運転データ

タは時間をかけることにより整備するこ・船体表面圧力分布（定常/非定とは可能と考えられ
常、計算/実験）
るが、実験水槽のデ134

・摩擦抵抗分布（定常/非定常、計ータを十分な量整備

算/実験）することは困難。

Deep Learning を用いた船舶の推進性能推定と船型最適化に関する研究(羽生、江上)
ニューラルネットワ

水槽試験結果より推進性能を予測すークを利用した中高

る AI システムはﾆｭｰﾗﾙネットﾜｰｸによ

速艇の速力性能初期

実船航海データ

推定ツールの構築

主要目表（松村、浦）

各種推進性能推定チャート

ニューラルネットワ

各種推進性能推定式ークを利用した船型水槽試験結果データ

初期計画（第１、２

る実績が有るため、導入の可能性は造船所の競争力に直高い。ただし、各造船所、水槽固有結するデータであるのデータとしているため、公開デー

ため AI を実現するた

タはほぼ望めない。

めのビッグデータを動、ｅｔｃ．

AI に使用できるビックデータとしてどのように整備する

試運転ﾃﾞｰﾀ

は、船社が保有する実船航海デーかが課題。

対地/対水船速、馬力、回転数、気象、海象、
燃料消費量、船首尾喫水、船体運報）（松村、浦）

タ、試運転データ等を何らかの形でニューラルネットワ

収集することは考えられる。

ークによる船舶の推進性能推定とその船型最適化への応用(金井）ニューラルネットワ

135

ークを用いた推進性
能の推定

－バラス

ト状態への適用－(金井)プロペラサーフェス
フォースに影響する諸因子について(佐藤)
人工知能を活用した実海域性能推定（阿南）ニューラルネットワークを利用した上部構造の振動推定に関
騒音計測データ
する研究（その 1）
船体主要目
（豊田）

ﾆｭｰﾗﾙネットワークによる実績がある
船体構造データ

機関要目

ため導入の可能性は高い。

ニューラルネットワ
内装仕様
ークによる騒音予測
Web アプリシステムの構築（平方）

136

船殻重量データ
溶接長データ
艤装品仕様書データ
配管長データ
配線長
一般配置図 CAD データ
二重底高さ、二重船殻幅などの主構
造配置、骨：フレーム/ロンジスペー
ス、大骨：フロア/ガーダースペー
船殻設計における３ス、板継ぎなどを実績より重量、建ルールに対応した構

次元 CAD を用いた設Midship Section(CAD ﾃﾞｰﾀ）

造コスト等が最適になるように決定

造データが豊富に蓄計の知識化と自動設

Construction, Profile and

し、ルールの要件をチェックする AI

積されている船級で計に関する研究

Deck Plan(CAD ﾃﾞｰﾀ）の構築が目標。ただしルールの改訂の構築が考えられに対しどのように対応するか、例える。

（SKDY 他）ば最新の HCSR のルールに対し、既存のデータが有効であるかは検討を要する。
パイプサポートや曲がり船殻に対応した
配管自動設計に関する研究(木村)艤装品 CAD データ

137自動化を試みた従来
AI に利用できるデータ

AI 適用で今後必要なデータ

AI の導入可能性

研究
鋼材発注書のデータ
発注仕様と実際のミルシートデータ

鋼材の JIT 発注の違い

実際の鋼材特性の予測と設計への反発注から納品までのリードタイム

映

ミルメーカからのミルシートのデータ
陸揚げ時の現物照合のデータ
最適な仕分け手順の立案
仕分け指示書のデータ仕分け作業の自動ガイド
作業着完、作業時間の実績データ

仕分けの実績データ

仕分け作業の作業時間、工数の高精
度見積もり

作業指示書のデータ
ブラスト機への入力データ

ショットブラスト時の作業状況（温鋼板や環境に応じたショットブラス

ブラスト開始、完了の実績デー

度、湿度など）の各種データト機の最適動作条件の抽出

タ
作業指示書のデータ印字装置への入力データ
作業開始、完了の実績データ
搬送指示書（搬送先等）のデー

最適な搬送手順の立案

タ

作業の実績データ（動線、作業着搬送作業の自動ガイド（JIT 搬送）

搬送作業の実績データ（搬送完、作業時間など）搬送作業の作業時間、工数の高精度

先、搬送終了時間）

見積もり
切断作業の実績データ（日程計画通

日程計画の最適化

りに実施されたか）

作業時間、工数の高精度見積もり

日程計画データ138

評価

マーキン・データ、NC 機への入力データ
手マーキン作業のデータ（マーキン

NC 切断、NC マーキンの最適パスの立内容、作業着完、作業時間など）

案

NC 機の動作状況のデータ（作業時間、マーキン量、ノズル状
態、パウダー残量など）
仕上がり寸法、切断精度に関するデ切断データ、NC 機への入力デー

ータ

NC 切断、NC マーキンの最適パスの立タ

切り幅のモニタリングデータ

案

NC 機、チップの状態データ切断による歪量

歪を抑えるネスティング、切断パ

NC 機の動作状況のデータ（作業手切断（開先処理含む）のデータ

ス、ブリッジ配置の最適化。歪の予時間、切断量、ピアシング回（仕上がり寸法、開先精度・状態、測。NC 切断精度の高精度化。

数、チップ状態など）

作業着完・時間など）

チップの消耗による切り幅の予測、

スクラップの発生量

ヒュームや光、熱の発生量のモニタ

チップ交換の提案

リング
搬送指示書（搬送先等）のデー

最適な配材、仕分け要領の立案

タ

作業の実績データ（動線、作業着

配材作業の自動ガイド（JIT 配材）

搬送作業の実績データ（搬送完、作業時間など）配材作業の作業時間、工数の高精度

先、搬送終了時間）

見積もり
作業者のスキルに応じた作業指示
後工程等を加味した外板ごとの要求
仕上り精度の出力139曲げ加工手順の最適化、自動出力。
作業者の実際の作業手順データ、作作業の自動化現図の伸ばしシロ業者が求めた施工線情報

伸ばしシロの最適化、板割の最適化

外板の幾何形状

完成時の仕上がり精度データ

工作精度管理作業の着完、作業時間データ

作業時間、工数、加工難易度の高精
度見積もり
プレス加工の最適化、自動化。スプ作業者の実際の作業手順データ、作リングバックの予測。
業者が求めた施工線情報
プレス線の情報

工作精度管理完成時の仕上がり精度データ
作業時間、工数、加工難易度の高精作業の着完、作業時間データ
度見積もり
ラインウェルダーの溶接条件の最適
実際の取付け箇所、取付け精度化

作業の着完、作業時間

作業時間、工数、加工難易度の高精
度見積もり
自動溶接機（FCB、ユニオン）の溶接

溶接施工要領（入熱量など）のデー

条件の最適化タ

変形予測、変形制御（取り付け順、変形量のモニタリングデータ

溶接要領、変形を予測した切断な修正作業の実施要領（修正箇所、修ど）

正作業要領）

修正作業の最適化、作業要領の出力

作業の着完、作業時間

作業時間、工数、加工難易度の高精
度見積もり

140

実際の取付け箇所、取付け精度

作業時間、工数、加工難易度の高精作業の着完、作業時間度見積もり

自動化を試みた従来AI に利用できるデータ

AI 適用で今後必要なデータ

AI の導入可能性

研究
クレーンの稼働状況（パス、稼働率）のデータクレーンの最適運用、自動運用
作業の着完、配材に関する実績デー
タ
作業者の実際の作業手順データ（取最適な組立要領の出力（組立順、使り付け順、取付け要領、使用道具な用道具、作業手順）
設計からの取付け要領

ど）
作業時間、工数、加工難易度の高精
完成時の仕上がり精度データ
度見積もり
作業の着完、作業時間データ
最適な溶接施工要領の出力（溶接作業者の実際の作業手順データ（溶順、溶接条件）接順、溶接要領、簡易台車の使用の溶接の自動化、溶接ロボットの動作有無、溶接条件など）

データの自動作成。

完成時の仕上がり精度データ、溶接

溶接品質の自動判定、溶接中の不備箇所の画像データの発見

作業の着完、作業時間データ

作業時間、工数、加工難易度の高精設計からの溶接要領（脚長など）溶接機からのデジタルデータ（アークタイム率、溶接施工条
件（電流、電圧）など）
度見積もり

141

評価

クレーンの稼働状況（パス、稼働
クレーンオペレータと玉掛け作率）のデータ業者との音声データ

作業の着完、配材に関する実績デー

クレーンの最適運用、自動運用
タ
作業者の実際の作業手順データ（取り付け順、取付け要領、使用道具な最適な組立要領の出力（組立順、使ど）。特にブロック内部、狭隘箇所

用道具、作業手順）での作業について。

作業時間、工数、加工難易度の高精

完成時の仕上がり精度データ

度見積もり

設計からの取付け要領
現場管理者の作成した週日程表
等の作業計画データ
作業の着完、作業時間データ
最適な溶接施工要領の出力（溶接順、溶接条件）
設計からの溶接要領（脚長な溶接の自動化、溶接ロボットの動作
作業者の実際の作業手順データ（溶ど）

データの自動作成。
接順、溶接要領、簡易台車の使用の溶接機からのデジタルデータ

溶接品質の自動判定、溶接中の不備有無、溶接条件など）（アークタイム率、溶接施工条の発見
完成時の仕上がり精度データ、溶接

件（電流、電圧）など）

作業時間、工数、加工難易度の高精箇所の画像データ

現場管理者の作成した週日程表

度見積もり
作業の着完、作業時間データ

等の作業計画データブロックの仕上がり精度、歪の予
測、伸ばしシロ、溶接マテ、塗装マ
テの最適化

142

設計からの塗装仕様
膜厚などの計測結果データ
現場管理者の作成した週日
程表等の作業計画データ

実際の塗装作業のデータ（スプレイパス、スプレイ圧、塗料状
態など）
塗料、溶剤の使用量
作業の着完、作業時間のデータ

最適塗装作業要領、塗装品質の管理
ネタ番の自動化、機械化
塗装不備の自動認識
作業時間、工数、加工難易度の高精度見積もり
取付け施工要領の最適化、自動現場管理者の作成した週日
程表等の作業計画データ

作業の着完、作業時間のデータ

出力
作業時間、工数、加工難易度の高精度見積もり
取付け施工要領の最適化、自動出力

現場管理者の作成した週日
程表等の作業計画データ

作業の着完、作業時間のデータ

現場合わせ管、芯だし作業の作業支援
作業時間、工数、加工難易度の高精度見積もり
取付け施工要領の最適化、自動現場管理者の作成した週日
程表等の作業計画データ

作業の着完、作業時間のデータ

出力
作業時間、工数、加工難易度の高精度見積もりクレーンオペレータと玉掛

クレーンの稼働状況（パス、稼け作業者との音声データ

働率）のデータ

143

クレーンの最適運用、自動運用

作業の着完、配材に関する実績
データ
最適な位置決め要領の出力
自動溶接関係の最適条件の出力
作業時間、工数、加工難易度の高精度見積もりブロックの仕上がり精度、歪の予測、伸ばしシロ、溶接マテ、
塗装マテの最適化

144

船主要求事項
船種、主寸法制限、DW、
船速、積み荷、etc

主要目DB

船体
Surface Model

オフセット

一般配置図
主要目

主要目

数値計算結果船殻主要構造図

船殻重量

船体騒音

基本設計AI
オフセット

オフセット

水槽試験結果DB(1)抵抗係数／自航要素

主機仕様書 主要目
溶接長、配管長、艤装品仕様書

主要目
一般配置図
オフセットデータ
Hull Surface Data
速力‐馬力カーブ
主機
プロペラ
艤装品リストMidShip Section
Construction Profile
LW,NHSW

図5.1

平水中水槽試験結果DB(2)プロペラ面内伴流分布

操縦性能試験結果
DB
操縦性能微係数

波浪中水槽試験結果DB

試運転

実船航海デー

基本設計AIシステム（理想像）

145

船主要求事項
船種、主寸法制限、DW、
船速、積み荷、etc
一般配置図、船殻主要構造図（フィードバック）

速力-馬力曲線（フィードバック）

概略主要目決定
AI

主要目

主要目DB

主要目
排水量計算

オフセット

一般配置図
DB

オフセット
オフセット
DB

オフセット

概略線図作成AI

Surface Model

主要目
オフセット/主機/プロペラ

一般配置図生成AI

艤装品仕様書艤装品仕様書DBDB
船殻主要構造図
DB

水槽試験結果DB(2)プロペラ面内伴流分布
波高分布
船体表面圧力分布
船体表面摩擦応力分布

船型
フェアリングAI

Hull Surface

数値計算結果DB

Hull Surface
CFD
数値計算

主要目

数値計算結果

推進性能
推定AI

プロペラ
船殻主要構造図決定
AI

水槽試験結果DB(1)抵抗係数／自航要素
プロペラ
速力-馬力曲線

オフセット
主機仕様書
主機仕様書
CAD
DB

構造ルール
計算
Midship Section
Construction Profile

主機選定
AI

主機

船体騒音
DB

波浪中水槽試験結果
DB
船体運動RAO
波浪痛抵抗増加RAO

操縦性能試験結果
DB

主機
船殻重量

試運転
DB

重量推定
AI
溶接長、配管長、
LW,NHSW等

図5.2

船価見積
AI

基本設計AIシステム（例）146

実船航海デー

第６章 造船所の各工程へ導入が期待される AI 技術
機械学習／Deep Learning が適用されるようになった第三世代 AI 技術は人間の営みのあらゆる分野
で適用され開発が続けられている。しかもその適用範囲ははるか上流で幅広いものから非常にニッチなことがらに至るまでバラエティに富んでいる。本報告書の対象である造船所業務に関しても経営管理の視点からの AI 応用から、たとえば溶接の X 線検査の画像判定に至るまで多岐多様である。第 6 章では、造船所経営に資すると思われ現在でも応用できると思われる既存の業務基幹システムを 6．1 節に示し、業務進行に対応して適用できる既存のまたは今後開発が期待される AI 技術を 6．2 節に記載した。さらに 6.2 節では造船所における作業工程を設計・計画・調達の上流と工作・建造・引き渡しの下流との 2つの工程に分けて考察した。
なお、各種オートメーションや先端通信システムはすでに造船所内でも利用されており、ここで考案する AI 技術とも重層複合的に連携することが予想される。それらを明快に切り分けることは難しいと思われるが、できるだけ AI 技術に焦点を当てて記述する。
この開発結果をさらに発展統合して AI デジタルツィン造船所を創りあげることも視野に入れておきたい。
６．１ 既存の参考技術
業務を一貫して統合し監視制御する業務基幹システムは多くのシステムベンダーから提案され実用化されているのでいくつかピックアップする。
①

SAP：
ドイツで開発され世界的に使用されているシステム、受注・販売管理、在庫管理、生産管
理、財務管理といった基幹業務システムから、人事給与、経費精算、固定資産、プロジェクト
管理、管理会計、顧客管理、予算管理など、幅広い業務を包含している。リアルタイムでデー
タを集められ、常に「現在のヒト・モノ・カネ」を最新の情報で管理することができる。造船
所では、米国の Newport News Shipbuilding が使用している。

②

IBM – Smart Factory:
統合 Ai 分析基盤 IBM Watson Studio という“AI Ready”な分析基盤を備え、様々なレベルで協働できる分析環境を整えている。これと実行環境( Watson Machine Learning)を組み合わせることにより生産システム全体の最適化を実現できるとしている。IBM の発表資料の一部を以下に示す。

147

148

③

Digit Works の 加工業に特化した生産管理システム, “ i – PROERP3 システム“
標準的な業務フローに従って、見積もり～受注～生産計画～進捗管理～出荷～在庫管理～債権・債務などを執り行う営業部門、業務部門、製造部門、経理部門など製造所の業務全体をカバーするシステムを構築している。これに設計部門を追加すれば、造船所業務にも応用可能である。

Digit Works 資料より
以上の 3 例とも業務フローを総合的に統一し切れ目なくつなげ、かつユーザーがリアルタイムでモニターし、必要とあればアクションをとれるようになっており、個々の業務もそれぞれ自動化されている。
その個別業務や機能を知能化、効率化するために、IoT、Big Data およびこれまでに蓄積された知識と経験をもとにして AI 技術を利用することができる。

149

６．２ AI 造船工程マトリックス
次に、造船所のどの業務が AI 化の検討対象になり得るであろうか、そしてその AI 化のために適用できると期待される AI 技術はどのようなものになるであろうかにつき、造船所における標準的な計画・設計工程及び建造工程毎に細かく検討した結果をそれぞれ表６．１、表６．２に示す。

150

表６．１ AI 計画・設計マトリックス

作業工程
大項目

中項目

計画設計

小項目

線図作成

設計

水槽試験

AI 適用のために今後必要な自動化を試みた従来研究

AI に利用できる既存データ

船尾伴流場の設計を可能とする船船型の Surface Model(IGES)：

何をもって FAIR と判定する

自動フェアリング（20 年

型自動生成手法の開発-水槽試験

初期値/過去の船型かの基準程度研究されているが未による有効性の検証 -（一ノ瀬）

船体オフセットデータ：初期値/

就航船実績モニタリングデー

実用化）

過去の船型

タ

自動船型生成では、まだ主要目表（L,B.D,DW,Δ)（海象、気象、速力、運動、

多くのハードルあり

重量分布

積み付け状態、主機出プロペラアパーチャー計画

力・・・）

抵抗自航試験結果データ

過去の試験実績データ

水槽試験なしというのも伴流計測データ

就航船実績モニタリングデー

イメージ出来ないが、例

波浪中試験データタ

えば Ballast Cond. の試

PMM 試験データ（海象、気象、速力、運動、

験データから Full Load

試運転データ

積み付け状態、主機出Cond.での性能を予測する

POC データ

力・・・）など、少ないデータから

船型データ
風洞試験データ

151

データ

期待される AI 技術

予測する手法としての AI

Deep Learning を用いた船舶の推

過去の主要目表

就航船実績モニタリングデー

全世界の既存フリートを進性能推定と船型最適化に関する各種推進性能推定チャート

タ

主要目や主機、公称速力研究(羽生、江上)各種推進性能推定式（海象、気象、速力、運動、などから分類したり就航

ニューラルネットワークを利用し水槽試験結果データ

積み付け状態、主機出状況を分析したりする AI

た中高速艇の速力性能初期推定ツ

港湾・航路の制限データ

力・・・）

ールの構築（松村、浦）

載貨重量

ニューラルネットワークを利用し主要目決た船型初期計画（第１、２報）

定、船型（松村、浦）

設計

ニューラルネットワークによる船舶の推進性能推定とその船型最適化への応用(金井）ニューラルネットワークを用いた推進性能の推定－バラスト状態への適用－(金井)プロペラサーフェスフォースに影響する諸因子について(佐藤)ニューラルネットワークを利用し構造解析の入出力データ

就航船実績モニタリングデー

過去の構造解析結果と就た上部構造の振動推定に関する研3D モデルタ

航船実績の DB から船型を究（その 1）（豊田）

船級規則（歪・応力、海象、主機の状与えれば構造上弱そうな態、振動、騒音・・・）

ところを指摘してくれる

就航後の検査データ（板厚衰

AI

耗量等）

強度不足と計算された時強度不足とそれをどう補ったの対策を提案する AI

各種強度
計算

かの例
材料費と工費152船殻重量データ

工費（管理量×能率×レー

溶接長データト）実績のリアルタイム取得

ノーアイデア

配管長データ
配線長
各種作業能率、設計・製造作業
レート費

船価見積

為替レート
納期
過去の実績建造コスト
艤装品仕様書データ
鋼板・艤装品等材料価格、鉄艤装品等の製作単価のトレンド

基本設計

船主・船

／性能設

級承認図

計

作成

3D モデル・図面

過去の船主・船級から受けた設計全般として以下の AI

船級規則

実績コメント情報・Design Review、図面チ

SPEC

過去の不具合情報

ェックの自動化（機能面、工作面）
・過去の不具合実績、船級からの指摘情報や設計基準を基にしたアドバイ
ス
・設計案の評価
・自動設計

船殻主要

船殻設計における３次元 CAD を用構造図作

いた設計の知識化と自動設計に関成する研究（SKDY 他）

配管系統

上記に同じ

上記に同じ

上記に同じ

上記に同じ

上記に同じ

上記に同じ

図、電気

153

系統図作
成
装置図、

３ＤＣＡＤモデル履歴

機器配置

モデル評価のための各種原単

３ＤＣＡＤのモデル作成

位の自動化と設計結果の高

図作成

度化

電気配線

上記に同じ

上記に同じ

上記に同じ

工作標準

上記に同じ

図面の自動採寸、属性・

図作成
船殻
生産設計

工作図／
組立図面

アノテーションの自動配

作成

置 AI
工作標準

部材生成

上記に同じ

ブロック

自動生成 AI
N/A

登録
部品生

工作標準

上記に同じ

自動生成 AI

鋼材ネス

部品形状

上記に同じ

自動ネスティング

ティン

設備制限

上記に同じ

・Design Review、図面チ

成・部品
展開

グ、切断
計画図

艤装
生産設計

艤装品取
付図

パイプサポートや曲がり船殻に対

3D モデル・図面

応した配管自動設計に関する研究

船級規則

ェックの自動化（機能

(木村)

SPEC

面、工作面）

配管ベカラズ集（プラントなど

・過去の不具合実績、船でも一般に言われているような級からの指摘情報や設計内容）

基準を基にしたアドバイス
154

・設計案の評価
・自動設計
等の AI

3D モデル・図面

艤装品製

上記に同じ

アノテーションの自動配

作図

置 AI
3D モデル・図面

管一品図

上記に同じ

工作設備制限管サポー

発注

図面の自動採寸、属性・3D モデル・図面

自動管割、図面の自動採
寸 AI

上記に同じ

最適管サポート配置提ト一品図

案、図面の自動採寸 AI

鋼材、管発注タイミングを見極め

材、機

る AI

器、電線
調達

検収

納品検査
入庫予定・出庫予定

在庫管理

入･出庫

品物の位置（移動）情報

入出庫に伴う保管場所換

倉庫保管場所情報

えや集材作業が最小とな

管理

るような
保管場所を指示させる AI
ブロック分割要領図、重量、重

生産

建造計画

溶接線を含む３D モデル、過ブロック

心、外業溶接長、３D モデル、ク 去のブロック分割実績

分割

レーン能力、工場設備制限、３D

ブロック分割を提案する
AI

間違ったブロック分割

モデル

計画
船殻組立
要領計画

組立要領エキスパートシステム

３D モデル、溶接線データ、重過去の組立要領計画の実績

量、重心、工場設備制限

間違った組立要領計画

155

組み立て要領 AI既知のルール（暗黙知かも知
れない）
塗装要領

3D モデル、塗装仕様書、塗装施

過去の塗装要領計画

計画

工標準、塗装設備制限、ルール

間違った塗装要領計画

作業工数
見積

揚重計画

３D モデル、部品重量、溶接物量 付帯作業の見積方法とその物
他管理物量

塗装要領計画する AI
作業工数を見積もる AI

量の推定方法
作業時間の実績

３D モデル、ブロックの重量・重 間違った吊りピース配置（特ブロックの反転や正転の心、吊りピース配置計画、反に 2 点吊りのときの危険なピ安全性を確認する AI

転、正転要領図ース配置）、吊りピース裏に最適な吊ピース配置を提補強が必要なケースの強度解

案する AI

析システムとの連携
３D モデル、架台に置いたときの 過去の定盤計画とその実績、
定盤計画

ブロックの平面図、工場モデル

悪い定盤計画（特にブロック置き場）、ブロ

既知のルール（暗黙知かも知ック搭載日程計画、ブロック搬れない）

定盤計画を提案する AI

送計画
艤装配員

過去の艤装配員計画と実績

計画

何を持って正解とするかの定艤装班員計画する AI

義
３D モデル、重量、重心、過去の 間違った艤装取り付け要領計

最も効率的な艤装品の取艤装取付艤装取り付け要領計画とその実画

付順序を提案する AI

要領績

既知のルール（暗黙知かも知
れない）

工程計画

中日程計
画

管理物量、能率、工程毎の配員

実績と気象や設備の不具合な

気象条件などの外乱によ可能人員数、ブロック情報、艤どによる外乱のために計画とる日程の変更にも柔軟に装品情報、設備制限、最遅日程の乖離が起こった場合のそのかつ迅速に対応して日程

過去の中日程計画と実績

原因と、回避方法のモデル化の修正を行うことができ
る AI

156

良い日程と言える基準（どこを目指して最適化するのか）

157

表６．２ AI 建造工程マトリックス

作業工程

AI 化の検討対象期待される AI 技術

大項目

中項目

小項目

鋼材の入荷

海上輸送さ

搬入クレー

鋼材が運搬船またはバー

鋼材の画像認識

れた鋼材の

ンまたは台

ジで水切り場に陸揚げさクレーンや台車の自動運転

陸揚げ車

れる工場を想定する。その鋼板の自動仕分けときに利用されるクレーンまたは台車
工程順にブ

クレーン

水切り場の陸揚げされたロック別に鋼材をショットブラスト

仕分け置き場に移動するときにクレーンや台車の自動運転利用されるクレーンまた
は台車
鋼材の錆止

ショットブ

ショットブ

鋼材の錆止めのために行

過去の鋼板の状態や気象条

め塗装

ラスト

ラスト装置

われるショットブラスト

件をデータビッグデータとに利用される装置

して最適動作条件を導き出
す AI

鋼材ロット

印字装置

番号印字

ショットブラストされる

風雨に曝されても簡単は消鋼材に鋼材ロット番号をえない印字装置

印字する装置
加工工程へ

搬送台車

の搬送

ショットブラストされたクレーンや台車の自動運転

鋼材を切断工程に移動す
るときに利用されるクレーンまたは台車

材料の切断

材料の切断

切断

設計で定義されるプロダ

過去の日程計画と実績値を

日程計画

クトモデルと切断中日程

ビッグデータとして利用し計画から作業日程を作成て最適な日程計画を立案すするシステムる AI

鋼材に印字やマーキンを

過去の実績から最適なマー描く装置

キンパスを計算する AI

鋼材を切断する装置

過去の実績をビッグデータ

マーキン

鋼板切断

として最適な NC 切断パスを計算する AI。及び歪を抑える自動ネスティング。歪の予測と消耗品の交換時期を158

予測する AI。
配材・仕分

切断された部品を次工程

日程計画と定盤計画を読みに搬出するためにパレッ

取り、自動で部品を最適なト別に仕分けし、搬出するパレットに配材、仕分けでクレーン

きる自動運転クレーン
クレーンの動作解析から実作業時間を計算できる AI

材料の加工

材料の加工

曲げ加工

設計で定義されるプロダ

作業者のスキルに応じた作

日程計画

クトモデルと曲げ加工中

業指示ができる AI。

日程計画から作業日程を切断時の要求仕上り精度を作成するシステム

確認できる画像認識 AI

20 年後にはぎょう鉄ロボ

ぎょう鉄作業の進捗をモニットが実用化されている

ターしながら手順よく作業かもしれないが、ここでは方法をアドバイスする AI

ぎょう鉄人が行うぎょう鉄を支援
する装置
ローラー・

曲げ加工を行うローラー

最適な曲げ加工を自動で行

ベンダー

やベンダー

うプレス機、ローラー。過去の実績からスプリングバッ
クを予測する AI

パネルライ

ロンジ材の

ロンジ材の溶接を行うラ

過去の実績から最適な溶接

ン

取り付け・溶インウェルダーが検討対条件を適用できる自動ライ

接象。ロンジの配材、位置決

ンウェルダー

めに利用するクレーンは対象外
溶接・熱変形溶接による母材の熱変形

過去の実績から最適な溶接の修正（やせ馬）を修正するため条件で稼働する自動溶接機の歪取作業を支援する装（FCB、ユニオン）

置

過去の実績から熱変形予測
や変形制御方法を提案でき
る AI

大パネル製

ロンジ材を母材に取り付

過去の実績から作業時間、作

けた後、他の小組立材を配工数、加工難易度を高精度

材、取付、溶接してブロッに見積もりができる AI

クを製作する作業者の支
援
小組立

搬入・搬出

クレーン

切断工程から送られてくるパレットを適切な小組立ラインに搬入するクレ
159

クレーンの自動運転 AI

ーン及び小組立ブロックが完成して後に次工程に搬出するクレーン
取付

部品を母材に配置する装最適な組立要領を作成する

置AI
作業時間、工数、加工難易度の高精度見積できる AI
出棟前検査を自動化する、あるいはチェックポイントを提案する AI

溶接

溶接機・溶接各種溶接機及び溶接ロボ

最適な溶接施工要領を提案

ロボット

ット

する AI
溶接ロボットの自動運転または動作データを自動作成する AI
溶接品質を判定や溶接中の不備を発見する AI
作業時間、工数、加工難易度の高精度に見積る AI

精度管理

完成した小組立ブロック

小組立材の精度を把握するの製作精度を確認する作

AI

業者の支援
大組立

搬入・搬出

クレーン

小組立工程から送られてクレーンの自動運転

くる小組立ブロックを適切な大組立ラインに搬入するクレーン及び大組立ブロックが完成して後に次工程に搬出するクレーンまたは台車取付

小組立ブロックを母材に最適な組立要領を提案する

配置する作業者の支援

AI
作業時間、工数、加工難易度を高精度に見積もる AI
作業の危険個所を抽出し、安全対策を提案する AI

溶接

溶接機・溶接各種溶接機及び溶接ロボ

最適な溶接施工要領を提案

ロボット

ット

する AI
溶接ロボットを自動運転または動作データを自動作成

160

する AI
溶接品質を判定し溶接中の不備を発見する AI
作業時間、工数、加工難易度を高精度に見積る AI
ブロックの仕上がり精度、歪の予測、伸ばしシロ、溶接
マテ、塗装マテを提案する
AI
精度管理

完成した大組立ブロック

大組立材の精度を把握するの製作精度を確認する作

AI

業者の支援
ブロック地

塗装

上艤装

20 年後には塗装ロボット

最適塗装作業要領を作成しが完成していると仮定し塗装品質を管理する AIて検討またはその作業者

ネタ番を自動化する AIの支援

塗装不備を自動認識する AI
作業時間、工数、加工難易度を高精度に見積もる AI
作業者の癖を見抜く AI、作業改善や作業者を教育する
AI

船体艤装

船体艤装の作業者の支援

取付け施工要領を作成する
AI
作業時間、工数、加工難易度を高精度に見積もる AI

機関艤装

機関艤装の作業者の支援

取付け施工要領を作成する
AI
現場合わせ管、芯だし作業を支援する AI
作業時間、工数、加工難易度を高精度に見積もる AI

電気艤装

電気艤装の作業者の支援

取付け施工要領を作成する
AI
作業時間、工数、加工難易度を高精度に見積もる AI

161

ブロック搭

ブロック搭

載

載

位置決め・溶クレーン

搭載ブロックに利用されクレーンの自動運転

るゴライアスクレーン

精度管理

接

完成した渠中ブロックの最適な位置決め要領を作成

製作精度を確認する作業

する AI

者の支援

自動溶接関係の最適条件を導きだす AI
作業時間、工数、加工難易度を高精度に見積もる AI
ブロックの仕上がり精度を確認し、歪の予測、伸ばしシロ、溶接マテ、塗装マテを提案する AI
搭載前の事前切断量を提案
する AI

各種検査

水密、油密、 各種検査を行う作業者の人の目で検査している項目

非破壊について、画像解析して判支援断できる AI
過去の実績や前工程での検査結果による重点検査ポイントを提案する AI。

外板仕上げ

渠中での最終塗装を行う

塗装ロボットによる自動塗塗装

塗装ロボットまたはその装作業者の支援軸・主機据付軸

軸芯見透し・ 軸芯見通し及びボーリン

工事状況や船体状態を考慮

ボーリング

した最適な調整を提案する

グ作業者の支援

AI
主機据付

主機アライ

主機の据え付け調整を行工事状況や船体状態を考慮

メント調整

う作業者の支援

した最適な調整を提案する
AI

浮上・進水

浮上・推進を行う作業者のノーアイデア

支援
海上試運転

試運転

各種試運転計測の担当者

ISO の手法等を利用した自支援

動解析 AI

162

船主・監督対

コメント対

船主・監督コ

船主、検査員及び監督官か

自然言語処理 AI

応

応

メント対応

ら出る様々なコメントへ

コメント分析による開発船の対応を担当する作業者

仕様を提案する AI

の支援
引き渡し後

引き渡し後

アフターサ

本船の引き渡し後に発生

自然言語処理 AI

ービス対応

する各種アフターサービ

運行データやセンサー情報スに対応する作業者の支による故障予知する AI援

上述の表では、今後開発することが期待される AI 技術を要素ごとに列挙している。しかし、それらの一つ一つを実現するにはそれぞれ膨大な人員、時間、費用が必要とされることは自明である。
今後、それらを適切に取捨選択してリソースを有効に利用して成果を上げるためには、全体を合理的に統括管理する Steering Committee を設立して取り進めることを進言したい。

163

第７章「未来の AI 造船所」に向けて
本委員会は若干名で構成するサブグループを時限的に立ち上げ、そのグループの中で「未来の AI 造船所」の可能性を検討した。特に、人工知能（AI）、3D プリンター、ドローン、IoT、拡張現実（AR）等
あらゆる情報通信技術（ICT）を造船所に徹底的に適用して、究極まで省人化を図った未来の造船“現場”に焦点を絞ってブレーンストーミングした。
工場の大きさや建造する船種あるいは歴史的背景などにより工場設備の種類や建造工程のフローは様々であるため、ブレーンストーミングでは前出の「表６.２ AI 建造工程マトリックス」に示す工程と設備を対象として今から 20 年後の造船現場の可能性を取りまとめた。また、本委員会の主眼は“AI”であるが、サブグループでは AI を搭載したシステムに限定せず AI を搭載した設備や機器も対象に含めて
未来の造船現場の“ありたい”姿についてブレーンストーミングした。
以下では、今から 20 年後の 2040 年のある日、ある AI 造船所の工場見学に来られたお客様に営業部の若い担当者が工場内を説明するスタイルでブレーンストーミングの結果を紹介している。尚、ブレーン
ストーミングの性格上、科学的、あるいは技術的な検証が不十分な単なる願望も含まれており、説明の一部には SF 的な表現が含まれている。
７．１ 「AI 造船所」のポリシー
本日は当 AI 造船所にお越し頂きありがとうございます。これから工場の見学ツアーにお連れ致しますが、その前に当造船所のポリシーをお話しします。
〇 人と AI とが協調して働く工場
他産業では、人に代わって AI が全てを管理する、いわゆる無人化工場がすでに稼働しています。当工場においても AI による建造工程の完全自動化、いわゆる無人化を推進していますが、一部の工程を除き多くの工程はあえて無人化していません。それは、造船のような一品受注生産の工場においては、AIが全ての作業を代行できるほどには成熟していないこともありますが、AI は作業者を支援するパートナーであり、船を造るのは人であるという思想で当工場が運営されているからです。
一方、全世界単一マーケットである造船産業の中で日本の造船所が生き残るためには、できるだけ多くの建造工程を無人化する以外に方法はないとの思想から、税金が安く IT インフラが整備されている発展途上国に進出し、AI によって多くの建造工程を無人化した造船所もあります。
〇 ブロック建造法を採用した工場
日本で最初にブロック建造法が採用された第二次世界大戦前後から 100 年近くの年月を経ていますが、当工場では現在でもブロック工法で船を造っています。また、船を造る材料は今でも鋼ですし、溶接でブロックを組み立てる工法にも変わりはありません。
最近では、超大型の３D プリンターと鋼以外の材料を使ってブロックを一体成型する技術がさかんに研究開発されていますが、鋼に代わる安価で強靭な金属材料の選定に苦戦している旨の評論が最近の学会誌に掲載されており、実用化にはまだ時間がかかりそうです。
〇 プロダクトモデルを実現した工場
当 工 場 で は 、 今 か ら 50 年 く ら い 前 の 1990 年 代 に 提 案 さ れ た 造 船 CIM （ Computer Integrated
Manufacturing）のアイデアであるプロダクトモデル、つまり設計エージェントが管理する船の 3D モデ
ルと 2010 年代に提案されたデジタル・ファクトリーのアイデアをベースにした造船工場の３D モデルが164

実稼働しています。その２つの３D モデルを使った建造シミュレーションが設計部門の努力によって建造開始前に完了し、工程計画、日程計画、定盤計画、配員計画など、全ての生産計画情報がクラウド上に保存されています。
このクラウドには当工場のどこからでも無線 LAN を使ってアクセスが可能です。そして作業者や工場設
備の作業進捗が様々な IoT を介して自動的にクラウド上のデジタル・ファクトリーに送られます。送ら
れてきた作業実績は、デジタル・ファクトリーに内蔵されている AI 工程計画システムや AI 日程計画シ
ステム等が直ちにプロダクトモデル上の計画値との差異を比較し、要すれば工程や日程あるいは定盤の変更等を作業者や工場設備に通知します。
プロダクトモデルと作業進捗を入力データとしてデジタル・ファクトリーを統括管理する上記の AI シ
ステム群を Global AI Assistants、通称ガイアと呼んでいます。ガイアと作業者は、作業者が装着する
スカウターと呼ばれるコミュニケーション・ツールを使って情報のやり取りができ、お互いに情報を共有しながら協調して作業を進めています。
スカウターは、８K カメラ、AR プロジェクションレンズ、無線イヤホン及び骨伝導マイクが一体となったゴーグル型の電子装置です。スカウターという名前は 1990 年の前後数年間に渡って大変流行ったあ
る有名なアニメに登場した想像上の眼鏡型のガジェットが元祖です。このアニメに敬意を表して、このゴーグル型の電子装置を社内ではスカウターと呼んでいます。人はカメラとマイクを使ってガイアに情報を伝え、ガイアはイヤホンとレンズを通して作業者に情報を伝えます。
７．２「AI 造船所」のバーチャル見学ツアー
それでは、船を建造する手順に沿って主要な建造工程を見学して頂きましょう。
７．２．１ 鋼板の入荷
切断日の 3 か月前に入荷日を指定して発注した鋼板は、製鉄所の用船の都合により１～2 週間の間に当工場で切断できる量の鋼板がロットで工場の鋼材置き場に陸揚げ（水切り）されます。工場が指定した日程に合わせて鋼板が入荷すれば、鋼材管理の苦労は大幅に削減できるのですが、2040 年の現在でもロットによる入荷が基本です。納品される鋼板には RFID あるいは QR コードさらには進化した識別符号がつけられており、対応するミルシートから寸法・板厚・材質・鋼材規格・化学成分・機械特性がわかり、船番、ブロック番号、ネスティング後の NC データ番号などプロダクトモデルと紐付けられています。
水切りされた鋼板はクレーンを使って台車に乗せられます。台車は適切な場所まで移動し、そこにある別のクレーンが鋼板を台車から降ろして切断順序を考慮した適切な場所に仮置きします。ここで働くクレーンや台車には全て AI が搭載されており、ガイアからの指令で自動運転されています。自動運転の技術は、この技術で先頭を走っている自動車産業からの流用です。
鋼板の水切りから鋼材置き場までの運搬作業は自動で行っていますが、突発的な不具合等に直ちに対応するために一人の作業者が監視役として立ち会っています。作業中に不具合が発生すると監視役の作業者はスカウターを使って直ぐにその状況をガイアに伝えます。ガイアはその不具合の程度と後工程の作業の進捗状況を勘案し、日程変更の要否を判断します。

165

７．２．２ 鋼板の錆止め塗装
鋼材置き場から内業工場に搬入された鋼板は、ショットブラスト装置で表面の黒皮を除去され、次工程までの一時防錆を目的としたショッププライマーで防錆塗装されます。これらの装置を無人化するメ
リットはほとんどないので、装置自身は 2020 年代と大きくは変わっていませんが、建屋内に設置されたビデオカメラと画像診断 AI システムにより装置は 24 時間体制で自動監視されており、故障の予知や消耗品の交換時期が担当者に適宜通知されています。これにより、ショット・ブラスト及びショッププ
ライマー塗装装置の不具合による稼働停止はほとんどなくなりました。
発展途上国からの安価な鋼板では、目に見えないキズやサイズの不均等、板厚のムラ等を含んでいる場
合があるので、ショット・ブラストする前に画像診断 AI システムによって鋼板の品質をチェックしている造船所もあるそうです。
７．２．３ 鋼板のマーキン及び切断鋼板の NC マーキン装置や NC 切断機の自動化は AI が脚光を浴びる以前からかなり進んでおり、AI シ
ステムの導入による無人化には大きな効果は期待できないと判断し、これら NC 装置を 24 時間 365 日監
視するビデオカメラと画像診断 AI システムの導入を優先しました。この AI システムは、稼働中の NC
装置の異常の予見や消耗品の交換時期を担当者にタイムリー通知して、装置のチョコ停や全停止を最大限防いでいます。
鋼板を NC 切断機に搬入するためのクレーンやコンベアには AI が搭載され、ガイアの指示によってほぼ自動で運転されていますが、鋼板を切断した後に散らばる部品や跳ね上がった部品が切断機にダメージを与えないように、部品を安全な集積場所に移す作業はまだ作業者の手が必要です。集積場所に置かれた部品を日程計画に合わせて工程別にパレッティングする作業は、部品に印字された部品名を認識する
画像認識 AI システムを搭載したクレーンがガイアからの指示を受けて自動で行っています。
７．２．４ 鋼板の曲げ加工
鋼板を線状に加熱すると同時に水で冷却することで鋼板を自由自在に湾曲させる技術、すなわち“ぎょう鉄”はまさに職人技であり、個人差が大きいその技を AI に学習させることは困難な作業でしたが、現在では AI ぎょう鉄支援システムが活躍しています。作業者はこのシステムからのアドバイスを受けながら、ぎょう鉄作業を効率よく行っています。例えば 2020 年代までは、線状加熱により湾曲した鋼板が設計通りに湾曲しているか否かを確認するために、作業者は大きな曲げ型を何度も鋼板にセットして確認していました。しかし今ではこの曲げ型を使わずにスカウターを使います。スカウターの AR プ
ロジェクションレンズを通して鋼板を見ると、鋼板上に仮想投影されたプロダクトモデル上の曲率と実際の曲率が同時に確認でき、湾曲の良し悪しをチェックすることができます。さらに、次にどこを線状加熱すれば適切な湾曲が得られるかを示すマーキン線が鋼板上に赤く仮想表示され、作業者を適切に指導します。曲がりの小さな外板のぎょう鉄作業には、自動ぎょう鉄ロボットが利用されていますが、船首尾部の外板のように曲がりの大きな鋼板のぎょう鉄ロボットは、投資対効果が見込めないために今中期の投資計画には盛り込まれていません。

166

７．２．５ 小組立
一般に小組立工程は、①切断工程で NC 切断された部品をパレットに入れて小組立工程まで搬入し、②届けられたパレットの部品を取付手順に従って配材します。③配材された部品を仮溶接して取り付けた後に④本溶接します。⑤母材の裏に取り付く部品があれば、途中まで完成した小組立ブロック（以下、中間ブロックと呼びます）を反転させて、⑥残りの部品を仮付け後に本溶接します。全ての部品が溶接されれば、⑦次の工程に搬出されます。小組立工程とはこの７つのタスクを繰り返す作業です。①搬入、⑤反転、⑦搬出のタスクではクレーンが使われますが、自動運転ではありません。
部品やブロックを単に運ぶだけであれば、自動車で採用されている自動運転技術をクレーンに応用できますが、様々な姿・形、重量の中間ブロックを安全に運ぶための吊りワイヤーの選別やシャックルの位
置決めと玉掛け・取り外し等の最も時間の掛かる作業を含めて無人で行うロボットを実用化する技術は、2040 年の現在でもハードルが高く、クレーンの自動運転は実現していません。
部品の配材や取付には、小組立用のスカウターが利用され、業務の効率化が図られています。すなわち、スカウターのレンズを通して部品を見るとその部品がどの小組立ラインで作成されるか、次にどの工程に送られるか等の情報が部品上に仮想表示されます。その表示に従って部品を配材できるので、2020 年
代のように紙の部品表を見ながら配材する手間はありません。また、スカウターのレンズを通して部品を見ると、取り付けられる部品の名前とマーキン線が赤く仮想表示されるので、その赤い線に合わせて部品を仮付けすることができます。2020 年代に使っていた組立図あるいは工作図と言った紙の図面はもはや無用の長物です。
小組立工程の溶接作業は、溶接ロボットによって無人化されているタスクです。溶接ロボットはかなり小型化されていますが、何から何まで全自動というわけではありません。溶接する部品は人の手で配材、取付が終わっていることが前提です。最初に溶接する仮付けされた部品の原点近くまで溶接ロボットを移動（原点をキッチリと合わせる必要はありません）させるのは、安全性の観点から作業者の手によって行われています。溶接ロボットと言っても人型ではなく、昔ながらの６軸の腕（ほぼ人の腕と同じ動作が可能です）とキャタピラ型の移動装置の付いたロボットです。さらに、溶接すべき部品の形状を認識する高感度のカメラと溶接速度や溶接方法及び溶接ビードを認知するセンサーを搭載しています。３台の溶接ロボットを人の手で別々の原点近くにセットすれば、溶接ロボットに搭載された AI システムがガイアと他２台の溶接ロボットと対話しながら同時に溶接を始め、隅肉溶接だけでなく角巻溶接や縦向き溶接等を含む全ての溶接姿勢の溶接を全自動で完了します。溶接完了後に溶接ロボットを次の作業の邪魔にならない場所に移動させるのは残念ながら人が行います。
溶接ロボットには昔のロボットアニメに出てくるロボットのように“マジンガー”とか、“ガンダム”といったニックネームが付いており、作業者が愛着を持って日々メンテナンスしています。作業者によれ
ば、溶接ロボットにもそれぞれ個性があるそうです。
溶接のタスクが完了すると、溶接ロボットに搭載された各種センサーが完成した小組立ブロックの姿をガイアに送信し、ガイアがプロダクトモデル上の小組立ブロックの姿との差異を瞬時に比較します。そして、精度誤差を把握するとともにもし有意な誤差があれば誤差ゼロとするための修正方法がスカウターに送られ、作業者はガイアからの修正方法を受け取ります。そして実際の手直し作業は人の手に委ねられます。
小組立工程で利用されている機械や設備には、集音マイクとビデオカメラが搭載されており、それらから得られる音や光、そして動作データを AI 実績収集システムが解析して実績時間に変換し、ガイアに167

送信します。そしてその実績情報からリカバリーできない日程の遅れが発生するとガイアが判断すると、瞬時に日程を変更し、その結果を AI が搭載されている全ての機械や設備、そしてスカウターに通知します。小組立工程の計画日程と作業実績そして完成見通しは管理者のパソコンやスマホからガイアにアクセスして何時でもモニターすることができますし、逆に緊急事態の場合はガイアから管理者に通知されます。この機能を作業者の勤怠管理に使うかどうかは、現在組合と協議中です。
７．２．６ パネルライン
パネルラインでは、船の平行部の大組ブロックだけを連続して建造します。パネルラインでは大きく以下のような手順でブロックが作成されています。
① 複数枚の定尺の鋼板を突合せ溶接してより大きな鋼板を作る② ①の鋼板に複数本のロンジを溶接して取り付ける③ 小組立工程で作ったブロックを②と溶接して、大組立ブロックを作る④ タンカーやバルクキャリア及びコンテナ船などの二重底構造や二重船側構造はパネルラインで建造されますが、③と同様のロンジ付きパネルをそれぞれ船底外板側と内底板側（または船側外板側と船側縦通隔壁側）に作った後に二つを合わせる工程が入ります。二重底フロアや船側ウェブの取り付け順序やロンジとの取り合いをどのようにするかは工程や設備の都合に合わせて決めます。
上記①～④で扱う部品や中間ブロックは数メートルの大きさで、何百キロの重さになるため、配材、取付作業を自動で行おうとすると巨大なロボットが必要となります。そのため取付作業の自動化はされていません。現在でも人が運転するクレーンを使いながら手作業で配材や取付が行われています。
2 枚の鋼板を突合せ溶接するだけの①のロボットや鋼板に仮付けされた複数のロンジだけを溶接する②のロボット（ラインウェルダー）は何十年も前に実用化されています。その稼働状況を 24 時間、365 日
監視し、溶接ロボットの異常の予見や消耗品の交換を提案する AI 監視装置は既に実現しており、これら溶接ロボットの効率的運用を最大限に高めています。
溶接により発生する熱歪は、高出力のレーザー溶接によりかなり小さくなっていますが、それでもいく
らかの歪取作業が残ります。ベテラン作業者は、勘と経験から無駄のない歪取作業を行いますが、若手の作業者は AI を搭載した歪取り作業用スカウターから送られてくる指示（バーナーをどの位置に置き、どれだけの長さと時間で熱せれば良いかを示す映像と音声）に従って作業することでベテランと同じ時間と精度で作業を終えることができます。技術研究所の同期の話では、歪取り作業の AI ロボット化は、比較的早い時期に実現しそうです。
７．２．７ 大組立
大組立の主要タスクは小組立とほぼ同じであり、搬入→配材→取付→溶接→反転→溶接→搬出で表現できます。違いは中間ブロック及び完成した大組立ブロックは小組立ブロックに比べてけた違いに大きくて重いことです。そのため大組立工程の自動化率は 20 年前の 2020 年代と大きく変わっていません。
しかし、ガイアと作業者との共同作業により作業時間が大きく短縮しています。すなわち、配材、取付、溶接の作業では、ガイアがスカウターから適切な画像と音声を使って作業者に指示を出し、その指示に従って作業者が作業することで、無駄のない作業が行われています。このような人と AI の関係を見ると、どちらが人間でどちらがロボットかわからなくなりますね。大組立工程でもスカウターや各種センサーに取り付けられたビデオカメラの映像は常時 AI 実績収集システムを経由してガイアに送信されて168

おり、自動的に計画時間と実績時間との差異が把握されています。そして日程の遅れが予見されれば、瞬時に日程調整が行われます。さらに、ガイアは完成した大組立ブロックの姿とプロダクトモデル上の大組立ブロックの姿を瞬時に比較し、精度誤差を把握するとともにスカウターを通じて手直しの手順を作業者に提案してくれます。これにより、ほぼ誤差ゼロの大組ブロックを搬出できるので、渠中ではまるでレゴブロックのように大組ブロックを組み上げることができます。
７．２．８ ブロック塗装
様々な造船所が過去に何度も塗装ロボットの開発・実用化にトライしたと聞いていますが、当時の技術では塗装職人の塗装技能をソフトウェアに置き換えることができず、実用化できていません。2040 年の現在では、そのころに比べて何倍も AI を含むソフトウェアや各種センサーを内蔵したハードウェアが進歩しているので、塗装工程は完全無人化を達成しているのではないかとお考えかもしれません。確
かに外板のように障害物や突起物のない鋼板は、AI 塗装ロボットが稼働しています。しかし、障害物や突起物が林立する機関室や貨物艙、二重底の内側を塗装するロボットの開発は現在でも実用化できていません。その代わり、スカウターがセンサーを使って塗装途中の膜厚の状態を随時モニターし、作業者に膜厚の状態をアドバイス（膜厚のどこがどれだけ厚いか薄いかを鋼板の上に色のグラデーションで仮想表示）することができます。塗装完了と同時にブロック全体の膜厚の状態が記録されるので、PSPC で要求される何千、何万もの計測点を膜厚計測装置で測り、書類を作る手間はほとんどありません。
AI が発達していない昔に比べれば、塗装工程は随分と３K 職場から改善された職場になったと自負しています。
７．２．９ 地上艤装
クレーンを使わなければ運べない大きくて重く、複雑な形をした艤装品を所定の位置まで持ち運び、足場の悪い中で溶接やボルト・ナットで取り付ける地上艤装用のロボットは、2040 年の最先端のハードウェア技術を使ってもおそらく鉄腕アトムを開発するに等しく、実用化できていません。しかし、ガイ
アがスカウターを使ってどの艤装品（艤装品パレットを見ると次に取り付ける艤装品がハイライトされる）をどの順番でどの位置にどの向きに取り付けるかを表示（艤装品の３D モデルを船上の実際に取り付ける位置に仮想表示）して、無線イヤホンから取付方法を音声で指示します。因みに女性の声で優しく語りかけてくれるスカウターを使うと作業効率が上がるそうです。さらに作業者が装着したパワーア
シストスーツのおかげで何十キロもある艤装品の持ち上げや取付が終わるまでの保持、あるいは何十メ
ートルもある太い電線の引き回し作業等の重筋作業を連続して行うことも苦ではありません。
スカウターやパワーアシストスーツのおかげで地上艤装作業の作業効率と安全性は格段に向上しました。ただ、作業者がスーパーヒーローになった気になって不安全行動をしてしまうことが課題となっています。
７．２．１０ ブロック搭載
渠中で溶接する搭載ブロックを運ぶ巨大クレーン（ゴライアスクレーンあるいはガントリークレーンと呼ばれます）は 2040 年の今でも作業者の手で操縦されています。この工程で最も時間と神経を使うのは、ブロックを吊るワイヤーの玉掛やブロックの位置決め、安全確認等です。したがって、クレーンの移動や吊り上げ、吊り降ろしのためだけにクレーンを自動化してもあまり大きな効果は得られません。
169むしろクレーンの移動により変化する操縦席からの死角を取り除くことが重要です。そこで、４個の映像モニターが操縦席に取り付けてあります。この４個のモニターは４台の音声認識 AI ドローンと直結しており、操縦士の声に反応して自由に操作（画面の切り替えやズーム、向きの変更、あるいは移動等）
ができます。
2020 年代では、ブロックが搭載される前に計測装置を使って搭載ブロックの精度確認が行われていました。その計測装置の設置やターゲットの貼付等の事前準備に時間がかかっていました。現在では高感度カメラとその画像解析技術を搭載した AI ドローンを飛ばすことで、ターゲット無しで場所を取らずに簡単に 3 次元計測が可能となっています。
当工場では、小組立ブロックや大組立ブロックの段階でブロックの精度誤差はミニマムで完成させることになっていますので、搭載ブロックの段階ではブロックの精度を確認するまでもなく、レゴブロックのように置けばそのまま搭載できるはずですが、確認のために搭載ブロック段階でも精度管理を行っています。
さまざまな建造工程でさまざまな検査が行われますが、当工場では水密あるいは油密隔壁の溶接箇所をX 線検査した結果を画像診断 AI システムによって瞬時に診断しています。この技術は病院で行われるレントゲンの撮像結果の診断に使われている撮像診断 AI システムを造船の X 線非破壊検査に応用したものです。
７．２．１１ 軸・主機据付
プロペラ軸やエンジンの据付調整作業への AI や IoT 等の ICT の利用については、メリットが出るよ
うな具体的な自動化、無人化につながるアイデアがまだまとまっていません。そのため、2020 年頃の作
業環境とほとんど変わっておらず、作業者の手によって行われています。
７．２．１２ 浮上・進水
船の浮上や進水作業への AI や IoT 等の ICT の利用については、メリットが出るような具体的な自動化、無人化につながるアイデアがまだまとまっておらず、2020 年頃の作業環境とほとんど変わっていません。
７．２．１３ 海上試運転
現在では、船の健康状態を診断する各種センサーが船の至る所に常設され、ネットワーク化されています。試運転では、そのセンサーから得られる結果を収集し、解析ソフトで分析するだけで試運転報告書が完成します。ただし、船主殿との契約の関係で、全面的な自動化、すなわち無人での海上試運転はまだ実施されたことはありません。
７．２．１４ 船主・監督対応
船主殿や駐在監督あるいは船級の検査員の方々との打ち合わせ文書や検査時の音声によるコメントが全てビッグデータとして保存されているデータサーバがあります。このビッグデータを自然言語処理によって AI システムが分析し、当工場で発生したあるいは今後発生が予想される様々な不具合への適切なアドバイスを AI システムから受けることができます。また、新規開発船の仕様を検討する際にもこのビッグデータを利用しています。
170

そう言えば、もうすぐ引き渡す船の監督官はゴルフが好きなので今週末は一緒にゴルフに行く約束をしていました。早速セールス・コンシェルジェ・システムに連絡して、パーティの組み合わせと監督官が好みのゴルフコースを予約してもらいましょう。私の営業の仕事を円滑に行うためには、この AI シス
テムは手放せません。
７．２．１５ 引き渡し後
船会社殿では、運航中の船に常設されている各種センサーから送られてくるデータを AI システムが常時監視し、予備品の補給提案や故障予知を行う先手管理が行われていると聞き及んでいますが、当 AI造船工場の業務の対象外であるため詳しくはわかりません。

７．２．１６ 見学ツアーの終わりに
以上で、当工場の見学ツアーは終わりです。質疑応答は本館に戻って冷たいお茶でも飲みながら行いますので、今迎えに来た自動運転バスにご乗車ください。
なお当造船所では、現場だけでなく設計部門では CAE システムや CAD システムに様々な AI が搭載されており、これらの AI システムのおかげでプロダクトモデルは切断開始５か月前に完成することができるようになりました。さらに事務部門では事務基幹システム（ERP）に AI が搭載されており、決算の早期化や購入品の資材管理に貢献しています。さらには、ガイアと連携して経営の見える化にも威力を発揮しています。これらの AI システムについて詳しくお知りになりたいようでしたら、別の機会にお話しすることにしましょう。
長時間の工場見学、お疲れさまでした。

171

第８章

おわりに

約１年半の本研究委員会の活動により、船舶海洋分野の多くの場面への人工知能の導入
可能性が再確認され、また従来指摘されていなかった場面への人工知能導入可能性も掘り起こすことができた。
人工知能のみならず、技術の進歩が加速度的に速くなっている昨今において「未来のＡＩ造船所」がどのようになっているであろうか、あるいはどのようにすべきかというイメージ作りにおいては、それぞれの委員によって異なり、ひとつのものに収束させることができなかった。それ故、第７章はそのようなものとして読んでいただければ幸いである。手塚治虫
さんであれば、どのような「未来のＡＩ造船所」のイメージを描いてくれたであろうか。
本報告書では人工知能の船舶海洋分野への導入可能性を机上で示しただけであるが、それぞれの可能性を現実のものとするには、非常に大きな労力とコストと粘り強い意志と協働が必要であると思われる。本研究委員会での成果をシーズとして、人工知能を船舶海洋分
野へ実際に導入するための様々な展開が生まれることを期待したい。

172

付録１：新聞やインターネットに掲載された船舶海洋分野に応用できそうなＡＩ関連新技術
Source内容

国交省、造船技術への補助

2017 年度補正予算の成立を受け、国土交通省は同年度の「革増額を承認、今治造船の溶

新的造船技術研究開発事業」の一部の事業の計画変更と、事接ロボ開発

業費の増額を承認した。今治造船の事業「大型立体曲がりブ

海事プレス

ニュース

ロック用溶接ロボット６台連携システム」の事業費の補助額

2018/02/23の増額（１億 8500 万円を増額）を承認した。
海事局が進める海事生産性革命の一貫として、ＩｏＴ（モノのインターネット）やＡＩ（人工知能）を活用した革新的な造船技術の研究開発を国交省は支援している。今月１日の補正予算成立を受け、補助事業のうち生産性向上の効果や緊急性の高いものについて有識者の評価委員会で審査し、一部事業の計画変更と事業費の増額を承認した。
承認を受けた事業では、自動溶接が難しい船底の曲がりブロックで溶接部分の形状を自動で認識し、溶接手順を自ら判断するＡＩ自動溶接ロボットの研究開発を行っている。今回の計画変更では、大型曲がりブロック用自動溶接・搬送・ロボット連携システムの製作・設置などを追加で実施することになった。

AI でビル劣化診断

日立システムズは、日立建設設計（東京都千代田区）の建築

日立システムズ ドローン

物診断技術や人工知能（AI)を活用し、飛行ロボット（ドローで撮影ン）で撮影したビルなどの写真データから劣化箇所を自動で（日刊工業新聞）

検視する機能を開発した．ドローンの操縦や撮影代行、画像

2018.4

診断、データの保管を行なう同社の「ドローン運用統合管理サービス」のメニューの一つとして提供を始めた．２０２０
年までに同管理サービスを２０００社以上に提供することを目指す．建造物向け写真データの「自動劣化診断機能」は、
ディープラーニング（深層学習）を活用した診断モデル．建造物の外壁面のひびの写真を蓄積したデータベースと、ドローンなどが撮影した写真を照会する．同社では写真の自動抽出だけでなく「ドローン運用統合管理サービス」により、構造物全体の３次元モデル上での管理や点検作業報告書、保持保全計画の策定などを総合的に支援し、構造物の点検作業の効率化につなげる．効率化度合いはビルの規模や構造条件によって大きく変わるという．
173

自動劣化診断機能は、まず建築物向けに提供し、橋梁やトン
ネル、プラントなどに拡大する方針．
工場の AI 活用支援

エイアイキューブ（東京都中央区）は、製造現場で人工知能

エイアイキューブ 開発ツ（AI)を活用するための開発ツールを提供する.２０１８年７ール提供

月に販売予定．工作機械などの装置の駆動を担うサーボモー（日刊工業新聞）

ターのデータを収集し、トルクの変化から AI で正常時との2018.4違いを検出．専門知識がなくても装置の異常検知などが可能なシステムを構築できる．工場でのデータや AI の活用をめ
ぐってはファナックや三菱電機も力を入れており、競争が本格化しそうだ．
エイアイキューブは安川電機の完全子会社．提携するクロス
コンパス（東京都千代田区）の AI 開発ツール「Cube-IX」を開発しており、これを販売する．
ツールを活用する企業は、まず安川電機の独自ソフトウェア
で装置の駆動部分に搭載されたサーボモーターからトルク
波形データを収集．
次に Cube-IX を使い、集めたデータを AI で解析して装置の異常を検知するシステムを作り込む．このシステムを装置に組み込むことで、異常検知などが可能な機能として活用できる．
エイアイキューブは AI 開発ツールの提供だけでなく、工作機械などの装置メーカーや各装置を導入する工場を対象に、製造現場の機器に AI を活用したシステム導入までを一括して支援する．

北日本造船 （海事プレス「ＡＩ（人工知能）などを活用したデータ解析により実運航

ニュース

での最適船の開発が期待できる。製造面でも従来は手作業で2018/04/12 （木））行っている作業工数の記録・活用がセンシングやＡＩの活用
で緻密な生産計画の立案につながる可能性がある。こうした研究を行う専門の部署をいずれ社内に設けたい」

174

ＶＲとＡＩ活用して造船仮想現実（ＶＲ）技術を用いたサービスを手掛けるジョリー

安全教育、常石造船が開発

グッドは３日、ＶＲと人工知能（ＡＩ）を活用した造船所の協力、作業現場を体験

海研修システムを開発したと発表した。常石造船が協力した。

事 プ レ ス ニ ュ ー ス

ヘッドセットを装着し、造船所の現場を再現した実写映像の2018/04/05 （木）中で事故を体験することで危険予知への意識を高める。
ＶＲを用いたシステム「Guru Job VR」（グルジョブ・ブイ
アール）の一環として、工場向け研修システム「Ko-jo VR」を開発した。作業者は、360 度の実写映像によって造船所の作業現場を忠実に再現したＶＲ空間の中を移動し、危険個所に応じてリアルな事故シーンを体感することで労働災害の危険性を学ぶ。理解度や習熟度を採点することもできる。
造船所では事故を再現する研修などで作業員への安全教
育を行っているが、ＶＲシステムを使えば研修施設を持っていない企業が研修を行えるメリットなどがある。さらに、体験者のＶＲ空間内での行動をＡＩで解析することで、行動パ
ターンや理解度を可視化するほか、業務フロー上の課題を検出することもできる。

国交省、船舶検査・測度の国交省海事局はＩｏＴやＡＩなどの情報技術を船舶検査・測あり方に改革、ＩｏＴ活用度の分野に積極的に導入する検討に着手する。検討会を立ちへ検討会立上げ上げて検査・測度のあり方を抜本的に見直す。近く開催する

海事プ

レスニュース

初会合では、他産業からも有識者を招いてデジタル技術の導2018/06/22 （金）入状況を幅広い観点でヒアリングする。また、検討会とは別に実際の検査・測度の現場でも、導入できる技術のトライア
ルを進めていく方向。
ビッグデータやＩｏＴ、ＡＩなどの技術の普及が進んでいるが、他産業・分野に比べ船舶の検査・測度の分野では、そうした技術の活用が進んでないといわれる。受検者側には効率的な受検や、品質向上などのニーズがあり、検査実施者側も移動時間、事務処理時間の短縮、ベテランのノウハウの伝承などの課題に直面している。検討の第１段階として、これらの課題に対処するため、デジタル技術を活用した新たな船舶の検査・測度が実施できるような、制度の改革が期待されている。
具体的な活用として、遠隔での船舶検査や測度、ドローン活用、受検者側が持つデータの検査・測度への活用、手続きの電子化、電子証書化の推進などの案がある。26 日に開く勉強175

会では、他業界での活用の事例について、主要な有識者も招いて説明を受ける。
交通政策審議会の海事イノベーション部会が今月１日にまとめた答申で、海事局が進める「海事産業の生産性革命」における具体的な施策の１つとして、デジタライゼーションに対応した安全基準や検査測度の有り方を見直す方向性が示された。その中では、画像や音声で合否を判定する遠隔船舶
検査や、熟練測度官が遠隔指示して行う船舶測度などが実施できる可能性が指摘された。また、現場立会の検査に代わり、機関の運転実績データを活用できる可能性や、３次元設計データを活用して船舶測度を簡素化できる可能性が例示されている。
検討会の開催とトライアルの実施を通じ、新たな船舶検査・測度制度の構築に向けた検討を進める。当初の段階では他産業も含めて利用可能な技術を最大限活用する、具体的な実施
方法の改革を検討するが、第２段階ではさらに一歩進めた船舶検査・測度制度の改革も視野に入れている。検査対象の状態（コンディション）が良好にもかかわらず実施されている検査も多いといわれているが、近年はセンサーなどから得られる情報も増えているため、検査対象の状態に関するデータを確認すれば、現場での検査を行わなくても安全性を確保できる検査項目が出てきているといわれている。検討会では第２段階としてこうしたコンディションベースの安全確認の可能性も検証し、制度設計を検討していく方向だ。
日本船舶海洋工学会 会誌

海洋掘削に用いるドリルパイプの異常を人工知能技術を用「KANRIN」2018.7

いて検知することを試みた．

日本船舶海洋工学会 会誌

AIS（自動船舶識別装置 Automatic Identification System）「KANRIN」を搭載していない小型船を対象に、沿岸カメラ画像からの船2018.7

影の検出と船種の認識への深層学習の適用を試みた．

日本船舶海洋工学会 会誌

人工知能を活用して実海域性能の推定を試みた．

「KANRIN」

船首方向、対水船速、真風向、真風速、舵角、CPP（可変ピ2018.7ッチプロペラ Controllable Pitch Propeller）、軸回転数、軸馬力、主機回転数、燃料消費量の実測データを収集して、人工知能により学習し、上記データの測定で得られた項目のみを用いて船舶性能（船速、燃料消費量など）を推定すること
を試みた．
176

今治造船（海事プレスニュ

他社に先駆けて導入した設計の３次元化により、図面の品質

ース 2018/07/10 （火））や完成度が向上しているうえ、ＡＩ機能を持つ溶接ロボットも着実に実績をあげている。データ化された設計情報をさらに有効活用し、ソフトを利用した配置計画や適性な負荷分
担、生産工程の平準化など、きめ細やかな生産管理を行うことにより、当社グループの造船 10 工場と船体ブロックや部品を製造する支援工場がさらに連携を深め、多種多様な引き合いに柔軟かつ迅速に対応していく。

海技研、造船の最適手順を

海上技術安全研究所は、造船現場における最も効率的な作業

シミュレート、現場作業の手順などを事前の生産シミュレーションで導き出す研究開

曖昧性排し「デジタル造発に着手した。従来の生産計画で考慮できていなかった、現船」化

場判断に依存する付随作業まで考慮した最適な作業手順を

海事プレスニュース 2018/07/23 月）

事前に計画し、ベテラン作業者の高度な先読みや臨機応変な対応を上回る最適解をシミュレーションで導き出す。まずは小組立工程を対象にモデル化を実施した。造船現場で生産性向上の障壁となっている“曖昧性”を排除し、「デジタルシップヤード」構想を推し進める研究を進める。
造船業の現場では、溶接など生産に直接寄与する主作業に費やす時間が全体の４割未満にとどまり、道具を探して取りに行くなどの付随作業・無付加価値行為が大半を占めている。
こうした付随作業は作業者個人の臨機応変な対応に依存しており、数値化などが困難で曖昧になっている。これが合理的な生産管理やコスト管理が進まない要因とされてきた。海
技研では「造船作業の曖昧性をなくし、全てが数値化・数値計画化され、その計画通りに完結する姿を『デジタルシップ
ヤード』と定義し、ここに真摯に改めて取り組む」とし、現場作業者の臨機応変な対応に依存している作業のメカニズ
ムを突き詰め、生産シミュレーションによる事前計画と、人工知能（ＡＩ）判断にそれぞれ置き換える研究を進める。これにより現場のリソースは主作業などに充てることができる。
生産シミュレーションの構築に向けて、昨年度は小組立工程で最適な製作順とリードタイムを検索するシミュレーシ
ョンを実施した。４種類・10 個の部材と、取付用の道具を基にして、作業に必要な道具取得の要領まで考慮したシミュレーションを行い、１万パターンの作業順序を検証して最も作
177

業時間の少ない手順や標準時間をシミュレーションから導き出せることを明らかにした。今後は実際の造船現場をより再現したシミュレーションへと拡張し、研究を進める考えだ。
設備そのまま LNG 増産

日揮と千代田化工建設は液化天然ガス（LNG)の設備を増強

日揮や千代田化工 AI がせず増産できる技術を東南アジアで導入する．

調整代行

人手に頼っていた温度調整などの複雑な管理を人工知能（日本経済新聞）（AI)が代行することで、千代田化工の場合は LNG 船２隻分

2018.8の量を増産できる．生産者側は設備を改修せずに増産が見込
め、年数十億円から１００億円規模の収入増につながるという．LNG は天然ガスをマイナス１６２度に冷却して液体にするが、高温の排気がプラント内に循環し冷却能力が低下する問題があった．LNG プラントの運転には温度や圧力、ガスや液体の流量など様々な要素が関係するためデータ解析が複雑で、熟練工の作業に頼っていた．日揮とペトロナスは年内に AI 技術を導入し、空気の循環を逐一予測することで運転を管理し、生産性を１％以上改善する．
生産能力の増強は従来、設備の大規模な改修を伴い、投資規
模も数十億～数百億円にのぼる．AI の導入は数千万円の投資ですみ、生産能力の約１％の３０万トンを増産できれば、
約１５０億円の増収につながるという．

工場クレーンに AI

日立製作所子会社の日立プラントメカニクスは、人工知能

日立系 人を認識し自動停（AI)を使って工場や倉庫の安全を確保するシステムを外販止（日本経済新聞）

する．場内の搬送に使う天井ウレーンに搭載し、人の位置を2018.8

確認しながら自動で減速・停止する．部品の劣化を検知する機能も搭載しており、修理の効率化にもつながる．熟練作業者の減少に悩む製造業などのニーズを見込む．人を認識する
カメラやセンサーを搭載し、つり荷の周囲にいる人の位置を監視．安全な距離を保ち、人が接近しすぎた場合は運転を再開しないようにする．センサーやカメラを天井クレーンに設置するため、工場全体の３次元データを作成できる．場内の設備の配置や資材を搬送するルートを把握し、作業を改善する際の助言に生かす．

178

個性派企業ファイル

佐世保航海測器社は昨年末、後継者不足に悩む漁業者を IT

佐世保航海測器社 漁労長で支援するベンチャーを立ち上げた．

のノウハウ AI に

漁業日誌などから熟練漁業者のノウハウを人工知能（AI)に（日本経済新聞）

取り込み、サービスの開発を進めている．

2018.8AI の判断材料となるデータは、漁労長の日誌に記された日々の漁獲量や海水温、月齢、網を下ろした海区の番号など．その日の海洋気象情報などを入力すると、漁労長のように漁獲量や網を下ろすタイミングなどを判断できるシステムにする考えだ．

自動運航船、実証段階

国土交通省は、自動運航船の実現に必要となる安全要件の策へ！！

定などの環境整備を進めるため、今年度から実証事業を行い～２０２５年までの自動ます．このため、その実施者が決定し、わが国で初めての実

運航船の実用化に向けた証事業を本格的に開始することになりました．今年度の実証取組みをスタート～

事業は、自動運航船のコアとなる自動操船機能、遠隔操船機（国土交通省の報道発表） 能及び自動離着桟機能について行うこととしています．
2018.8
ロボット研究 冬の時代？

[連携は必須]（４）求められるロボと２０１９年度の研究開発予算はロボットから人工知能（AI)AI 融合に流れ、ロボットは AI システムの付属品扱いになるのでは（日刊工業新聞インターと懸念されている.AI 技術の競争は米中が先行し、日本は AI

ネット版）

だけでも、ロボットだけでも勝てない状況にある.ロボットと2018.8AI の高度な融合が求められる.
[網羅的検出成功]
ロボット技術と AI 技術を組み合わせた成功例は多い.例えば、東京大学の石川正俊教授と中日本高速道路は、時速１００キロメートルで走る車両から高速ビジョン技術でトンネ
ル壁面をすべて撮影し、その画像を AI 技術で処理して幅０．
２ミリメートルのクラックの網羅的な検出に成功した.
レーザー打音と高速ビジョンを組み合わせると、画像からコンクリートの表面状態、打音から内部状態を表すデータが得られる.そのデータは AI 技術で特徴ごとに分類できる.インフラの専門家がデータを評価すればコンクリート構造物の新しい劣化メカニズムが明らかになると期待される.

179

ホテルやチケットＡＩが人工知能（ＡＩ）がモノやサービスの価格を決める時代が動値付けき出した。ホテル予約やチケット販売などで、需給に応じ（日本経済新聞）て価格を自動的に変える仕組みだ．企業は販売機会を最大限

2018.8に活用でき、消費者は納得する価格で買えるメリットが見込める．一方、全面的にＡＩに任せると価格が高止まりする懸念もある．
以前は、近隣ホテルの料金や周辺で開催されるイベントを確認して料金を決めていたが、対応できる人材は限られ、読み違いで空き部屋が出たり、安い料金の予約で満室になったりという問題があった．そこでＩＴベンチャーの空（東京・千代田区）が手がける「バリュープライス」を導入した．ＡＩが競合ホテルの料金などを分析して最適な料金をはじきだ
す．
「経験の浅い従業員でも作業できるようになり、増収も期待できそうだ．」
こうした「ダイナミックプライシング」と呼ばれる仕組みが広がっている．三井物産はプロ野球のソフトバンクホークスなどと連携し、２０１７年にチケット価格を柔軟に変える実験を始めた．人気投手が登板する上位チーム同士の試合や好天に恵まれそうなときには価格を高めに設定．逆に成績の振るわないチームや雨天などの際は価格を下げる．ＡＩを導入した約３０試合では売り上げが１０～３０％拡大したという．
公共交通機関では高速バス大手のウィラー（大阪市）が１６
年度から、ツアーの料金設定をＡＩに任せる実験を開始．日
本航空も個人のウェブサイトの閲覧頻度やクレジットカー
ドの利用回数などが購買活動にどう結びついているか調査を始めた．
ダイナミックプライシングは欧米で先行する．米ウーバーテ
クノロジーズは配車サービスの料金を、利用者の近くに待機する車両の数や潜在的な利用者の数を考慮して決める．デン
マークやオランダなどのガソリンスタンドが近隣のスタン
ドの価格を見ながら値付けする．
一方で、競合する企業がそろってＡＩを導入し、Ａｉ同士が互いの判断を読み合えば、想像を超える事態が発生するリス
クもある．

180

不動産ローン審査、最短１

韓国大手の新韓銀行の日本法人、ＳＢＪ銀行は１０月にも、日で不動産ローンの申し込み受け付けから融資審査までの手続

ＳＢＪ銀、ネット完結

きをインターネットで完結できるようにする．不動産会社と（日本経済新聞）

共同でスマートフォンで撮影するだけで提出できるシステ

2018.8ムを開発した．作業効率が大幅に高まり、従来は２週間ほどかかった作業が最短１日で終わるという．
融資審査に必要な書類をスマホで撮影すればＡＩ（人工知能）が文字を自動で読み取り契約書類を作成する．信用情報
照会や物件情報に基づく回収可能性の算定などにもＡＩを活用し、融資審査の精度を高める．

ショベル、初心者でも操作

キャタピラージャパンは、新型の大型油圧ショベルを開発しキャタピラージャパン 新たと発表した．設計を全面的に見直し、ショベルの先端部を型機に ICT 搭載

自動制御するなど ICT(情報通信技術）を各部に盛り込んだ．

（日本経済新聞）

機体にセンサーを装着し、土砂の計測機能や各部の自動制御

2018.8で初心者でも設計図面どおりの地形に整地できる機能を持
つ．

ＪＡＬ，想定超すＡＩ効果

日本航空の２０１９年３月期業績が増益に転じるかもしれ（日本経済新聞）

ない．ＪＡＬが約５０年間使い続けた旅客システムに別れを2018.9

告げて人工知能（ＡＩ）を使ったシステムに移行したところ、効果が想定以上だったためだ．
国際線はほぼ満席となり客単価が上昇した．使うほどに精度があがるＡＩが、ＪＡＬを増益路線にいざなおうとしている．好調を支えるのが昨年１１月に刷新した旅客システム
だ．世界の航空業界で高いシェアを持つアマデウス製のシス
テム「アルテア」を導入した．２０１８年４月～６月期決算をみると、国際線の輸送能力は前年同期に比べ７％増強する
一方、座席利用率はそれを上回る９％の増加となった．
航空会社の収益を左右するのは予約状況などに応じてチケットの価格設定を変える「レベニューマネジメント」だ．旧
システムは社員の長年の経験に頼る面が大きかった．新しいシステムではその役割をＡＩが担う．過去のチケットの売れ具合などをもとに需要を予測し最適な価格を算出する仕組
みで、ＡＩが得意とする分野だ．データを蓄積すればするほ
ど需要予測の精度が上がるのがＡＩの強み．収益の押し上げ
効果は時間経過とともに大きくなる．

181

「考える工場」日本勢反攻工場の生産ラインが需要動向や製造品目を考える「考える工（日本経済新聞）場」の実現が近づいてきた．自動化で人手が減り低コスト国

2018.9に工場が移る過去５０年の流れが逆流．先進国に生産地を戻す動きが出始めた．工場の「頭脳」を押さえて産業の覇権を握ろうと先行する米独に対し日本企業の動きが活発になっている．
あらゆるモノがネットにつながる IoT 技術は２０１０年代に入って世界に広がった．機械が正常に動いているかを常時監視するような初歩的なものから一歩進み、工場が自律的に動く仕組みの模索まで始まっている．
滋賀県東近江市．戸建ての「ヘーベルハウス」の住宅部材をつくる旭化成の工場で作業員がタブレットを見ながら窓サッシを組み立てていた．色や形など３０万通りの品種を少量生産する工程を工場が考える．必要なネジをそろえ、電動工
具の締めの強弱も工場が人に指示する．作業時間と人員は３分の２で済む．電動工具や計測器など機器がネットにつながりデータを集約して発注書や在庫部品と照らし合わせ、最適な生産手法をはじきだす．
「手足」となる機器に対し、ネット経由で指令を出す「頭脳」は IoT プラットフォーム（基盤）と呼ばれる．この基盤をめぐり、独シーメンススや米ゼネラ
ル・エレクトリック（GE),日立製作所や三菱電機が開発競争を繰り広げる．
コストを下げるだけではない．必要な部品を常時把握して多種の製品を少量ずつ低コストで供給できれば、必ずしも人件費の安い国でつくる必要はない．消費地に近いところに工場を置くことも可能になる．
「考える工場」は低コスト国での大量生産という長年のものづくりのあり方を変え始めている．

退職者 AI で予測

リクルートホールディングスは人工知能（AI)を使って退職

リクルート、対策早めにの恐れがある人を察知、管理職が相談に乗る取り組みを始め（日本経済新聞）

た。データに基づき対策を早く打てるようにし、働きやすい2018.9

環境を整える狙いがある。
システムには現在の業務や性格診断に加え、労働時間、人事考課などが蓄積されている。過去の退職者のデータと比較して、半年以内に辞める可能性が高い人を予測する。労働時間や人事考課の変動が激しいといった退職を考えさせる要因
182

を推計する。
人事分野に IT などの技術を使って課題を解決する手法を、人的資源と技術の英訳の頭文字などから「HR テック」と呼ぶ。働き方改革など人事を巡る課題が山積する中、HR テッ
クを活用する企業が広がりつつある。
鉄道

データが競争軸

世界の鉄道車両業界で、車両から集めたデータを生かした保（日本経済新聞）守サービスや運行システムが新たな競争軸に浮上している。

2018.9

独ベルリンで開幕した世界最大の鉄道ショー「イノトランス」では、仏アルストムと近く事業統合する独シーメンスがデータ分析に優れる最新車両を展示。最大手の中国中車に大型再編だけでなく、デジタル化で対抗する流れが鮮明だ。
展示車両もデジタル化が進んでいる。シーメンスが世界で初めて披露する新型の高速鉄道車両。車両に取り付けた数百のセンサーから得られるデータを分析し故障の予兆感知や保守に役立てる。従来型車両に比べて輸送能力を１０％向上さ
せ、初期投資や保守やサービスのコストを約３割減らすことができるという。
シーメンスは主に工場で機械の保守などに使っている IoT のプラットフォームやクラウド技術を鉄道部門にも展開。スペインの高速列車で独自のデータ分析基盤を使ってトラブルを減らし、定時運効率を９９％に高めることでチケットの払い戻しを減らすなどの実績も出始めている。
中国中車は鉄道貨物のデータを海運などと連携させ、貨物の追跡や危険物監視に生かす物流サービスも売り込む。

183

ＡＩ，データ不足６割

日本の主要企業の６割が人工知能運用に欠かせないデータ「動かない頭脳」続出の恐活用で課題を抱えていることがわかった．

れ（日本経済新聞）

必要なデータが不足していたり、データ形式がふぞろいで使

2018.9えなかったりと、ＡＩの導入に戸惑う事例も多い．
ダイナマイトで掘り崩した先、ＡＩの「目」がトンネル表面
をくまなく観察し始めた．所要時間は２分間．地層や割れ目、漏水の有無から地盤が安全かどうかを機械診断する．「これなら使える」．２０１８年夏、実証実験をくり返していた大林組の部長は胸をなでおろした．風化による地質変化の正答率は８７％と、会社でも３人しかいない専門技術者と肩を並べるまでになった．近く山岳地帯の工事現場で実用化に乗り出すが、実はここにくるのに２年かかった．
壁になったのが保管データの形式違いだ．過去２千枚超の工事画像などをもとに地質診断のコツをＡＩに教えこもうとしたが、保存形態が「エクセル」や「PDF」などバラバラ．
担当者が画像や資料をスキャンし、手作業で数値を入力しなおす必要があった．
ＡＩの精度を高め、期待通り動かすには、膨大なデータを集めてその意味を学ばせる作業が欠かせない．しかし調査では「データはあるが使えない」企業が３５％に上り、「収集できていない」も２割を占めた．
「どんなデータが必要か分からな
い」も含め６割の企業がＡＩ導入に悩む．
背景にあるのはペーパーレス化の遅れや言語などの問題だ．
ＡＩ学習用のデータ加工は自動化が難しく、入力や形式の統一など人海戦術に頼る部分が多い．英語が通じるインドやフィリピンに大量のデータ処理を委託してきた欧米勢に比べ、日本企業はこうした「前工程」で腐心する．
だがＡＩをうまく動かせても課題は残る．７３％の企業が「判断がブラックボックス化する」懸念を挙げた．現在主流のＡＩ技術は内部の挙動が複雑で判断の根拠を示すのが難しい．経営のどこまでを「説明できないＡＩ」に頼るべきか、
悩む企業は多い．

184

大島造船、黒字継続に全

最新の情報通信技術を活用した「知能化工場」を目指すため

力、知能化工場目指し実験に、新たに生産技術の実験棟を工場内に建設する計画。共同棟新設

で研究などを進める装置メーカーや舶用機器メーカーなど

ース

海事プレスニュ2018/09/10 （月）も誘致する考えだ。
＜敷地拡張と知能化工場化＞▼工場隣接地で国・県・市の公共事業として馬込港の埋立工事が 2021 年の完工に向けて進んでいる。また、この埋立地に隣接した土地は昨年当社が取得済で、整備工事を進めている。
▼これら敷地により工場が拡張する。拡張後は「知能化工場」を目指し、バルカー供給基地に磨きをかける。省人化と効率化、ＩｏＴやＡＩも活用し、自動化・知能化を進める。
機械設備が欠陥回避機能を持って予防保全や自律的に最適対応するような仕組みを取り入れていく。
▼知能化工場に向けた要素技術確立のため、敷地内に実験棟を設けたい。新たなロボットや自動化装置、ソフトウェアなどの生産技術を実際の現場に適用する前に実証する場として活用する。舶用メーカーと造船所がコラボレーションして新技術を作れるよう、協力メーカーも誘致して建屋やバッ
クオフィスを提供し、工業団地としたい。
▼また、拡張後の敷地活用案の１つが、総組場の拡張。ゴライアスクレーンのレールを延長して総組場を拡大し、より大きなブロック建造にして建造隻数の増加を図る。外注の内製化や自動化促進を通じて、効率的なサプライチェーンによる隻数増を考えている。
＜設備投資＞▼敷地拡張以外では、生産性向上や少子化対策を目的とした投資を中心に進めている。昨年度は 3700 ㎡の平行部中組工場を増設した。今年度は中組ブロック製造ラインへの溶接ロボット増設、管工場の大径化、溶接ラインへの溶接ロボッ
ト増設を予定している。このほか、老朽更新としてＮＣプラ
ズマ切断機２機、大組工場の多面自動溶接機、艤装岸壁の昇降タワーも代替する。

185

新潟発

舗装道路の損傷

全国津々浦々に張り巡らされた道路網．その延長は実に約１を AI で判定

２０万キロにも上る．地球約３０周分に当たる距離だ．その点検コストを大幅削減

８割以上を市町村が管理しているが、人員や予算不足で十分（インターネット 産経ニなメンテナンスが進んでいないのが実情だ．そんな中、新潟ュース）市に本社がある道路舗装工事大手、福田道路が AI(人工知能）

2018.10によって低費用で効率的に舗装道路の点検ができるシステ
ムの運用を始めた．先進的な AI 技術を持つ NEC と共同で開発したのが、舗装損傷診断システム「マルチファインアイ」
だ．「走行する車から撮影した路面の映像を AI で解析して、ひび割れやわだち揺れなどの道路の損傷をチェックします．
このシステムでは、低費用で短期間に点検できるのが特徴です」と福田道路技術研究所の田口仁所長は説明する．
市販のカメラをフロントガラスに取り付け、時速７０キロ以下のスピードで走行し、路面の画像を撮影する．撮影した動画は NEC の最先端の AI 技術で解析し、ひび割れの比率、わだち揺れの深さを評価する．ひび割れ率が０～２０％なら「I」、２０～４０％なら「II]、４０％以上なら「III]といった具合に損傷の評価を三段階に区分．国土交通省が２０１６年に策定した舗装道路の修繕指針「舗装点検要領」の診断区分に沿った評価を行う．ひび割れやわだち揺れの AI への学習には「ディープラーニング（深層学習）」という技術が活用されている．このシステムを構築するのに福田道路が集めたひび割れやわだち揺れの画像は６万枚にも上る．試作のシステ
ムで道路を点検し、判定ランクのずれや、判定する必要があるのに判定できない損傷があれば、同様の損傷がある道路を撮影して AI に学習させた．試行錯誤を重ねながら精度を高め、実用化にこぎつけた．
舗装道路の点検は、主に目視による点検とレーザー機器などを搭載した「路面性状測定車」による点検という２つの手法があるが、福田道路によると、目視による点検は１キロ当た
り５万円、測定車による点検では同３万円程度の費用がかかるという．しかし、福田道路と NEC が共同開発したこの技
術は１キロ当たり９０００円と測定車で実施した点検の３分の１程度の費用で、大幅に点検コストを削減できる．福田
道路の対馬技術部長は「発注者からは「通行止めの規制をする必要がないところはいい」といった評価を受けている」と186している．
「市町村の多くは財政状況が厳しく、道路修繕の費用を捻出できなくなっています．また、高齢化を背景に熟練した技術者もリタイヤするなどして、点検などの人員を投入できなくなっているのです」と、対馬技術部長はこう指摘する．
進化 アグリテック

非効率な産業の象徴とされてきた農業が、新しい技術の導入

トマト収量、通常の７倍超で次々に変貌をとげつつある．環境をコントロールして規格（日本経済新聞）外の収量を達成したり、人工知能（AI)を使って農産物の配送

2018.10の仕組みを構築したりするなど、従来の限界を破る進化だ．
環境に左右されるのは農業で共通の課題だが、制御がうまくいけば生産性は格段に向上する．さらに人手に頼る仕事をシステム化して経営効率を改善する動きもある．
神奈川県にある三浦市農業協同組合が挑戦したのが、毎日の出荷計画作りの合理化だ．多いときで１０万ある野菜のケー
スを１００台以上のトラックに載せ、１７ヶ所の出荷所から約４０の市場に届ける．この計画ができあがるのは早くても前日の夜１０時すぎ．しかも頼みの綱は担当者の経験だ．この難題の解決に挑むのが、IT 企業のサイボウズ．農協の担当者が何を判断材料にしているのかを調べ、計画作りを自動化するプログラムを作成した．試験稼動させると、パソコンに表示された所要時間はわずか０．０６秒．今後は AI を使って精度を高めていく．
取り組みは農家単位でも始まっている．静岡県湖西市の小池誠さんは、AI を使ったキュウリの自動選別機を開発．グーグ
ルが無償で公開している AI の「オープンソース」を活用した．事前に約３万６千本分のキュウリの画像を AI に学習させ、自動化を実現．人の目で選別すると、繁忙期にはベテラ
ン農家さえ８時間かかる．非熟練者なら１６時間は必要な作業だ．自動選別機を使うことで、非熟練者でもベテランとほとんど遜色ないペースで作業を終えることが可能となった．

187

機械部品にも IoT の波

あらゆるものがネットにつながる IoT の波が、生産現場で使THK やドコモ 故障予知

われる機械の要素部品にも広がってきた．THK, NTT ドコサービス

モ、 シスコシステムズの３社は機械部品からデータを取得（日本経済新聞）

し故障診断などにつなげる新サービスを始めると発表した．

2018.10機器やソフトを購入すれば既存の設備に後付けできる気軽さを武器に、競争が激化する IoT サービスの中で存在感を示
す．IoT を使った設備の故障予知サービスは既に多く提供されている．ただ、既存サービスは導入に IT 知識が必要になったり、大規模な設備更新の際にしか導入できないなどハードルが高かった．THK は NTT ドコモ、シスコシステムズと組み、通信やセキュリティーの仕組みを一体で開発することでこうした課題を克服した．企業はセンサーなどの機器とソフトウェアを導入すれば機器の設定やネットワークの構築など複雑な作業なしで簡単にサービスを使える．

先端技術情報センターの日立造船は 23 日、遠隔監視やＩｏＴ（モノのインターネッ

運用開始ト）、ビッグデータ、ＡＩ（人工知能）などのＩＣＴ（情報通日立造船、ＩＣＴ活用拠点

信技術）活用の拠点として「Hitz 先端情報技術センター」に（A.I/TEC）の運用を開始したと発表した。同日、大阪市の海事プレスニュース本社敷地内に建設したセンターを報道陣に公開した。

2018.10

同センターでは、ＩＣＴを駆使して、データの収集、蓄積、分析、可視化を実施。得られた知見を、2020 年をめどに全事
業・全商品を対象として、アフターサービスやメンテナンスなどのＡＯＭ（アフター・オペレーション・マネージメント）
サービスや事業企画（ファイナンス、売電、コンセッション）に結び付けて事業拡大を目指す。
センターの機能の 1 つが遠隔監視・運転支援サービス。これまで本社ビル内の旧「遠隔監視・運転支援センター」で行っていたゴミ焼却発電を中心とした発電施設向け 24 時間監
視・運転支援体制を新センターに移管。監視システムの導入から運用・サポートまで国内外の施設に提供する。蓄積したデータを活用して施設機器の長寿命化、運転支援、運転制御の高度化などＡＯＭサービスを顧客に提案していく。同社のゴミ焼却発電施設は世界で 991 件稼働しているという。
またＩｏＴ、ビッグデータ、ＡＩの開発拠点としての役割も果たしていく。同社が持つゴミ焼却発電関連技術、ＡＩによる画像識別技術、ドローン制御、ＧＰＳ技術、故障分析な188

どの技術を使ってデータを収集、蓄積。データの分析、可視化によって新たなサービスや事業企画を創出するのも狙いだ。
このほか企業、大学研究機関とともに開発することを目的に、専用ルーム４室とセミナールーム１室を設置。他社や研究機関などが持つデジタル技術と日立造船のノウハウを融合することで、開発スピードを加速させる。当面は日本ＩＢ
Ｍ、日本電気（ＮＥＣ）、日立ハイテクノロジーズとゴミ焼却発電施設における新サービス開発に取り組む。センターの延床面積は 1700 平米、投資額は 10 億円
コマツが無人建機

コマツが人工知能（AI)を使い、自律して掘ったり走ったりでAI 自律運転

きる無人運転の建設機械を開発した．実証試験を経て早期の複数台が協調実現を目指す．AI の画像分析などを使ってショベルカーや（日本経済新聞）

ダンプが各自の判断で動き、協調した動きもできる．狭い土

2018.11

地で細かい作業なども必要な市街地の土木工事などに技術を広げ、人手不足に対応する．
コマツが開発したのは、AI の画像分析を使い、無人で掘削するショベルカーや、カメラなどで障害物を検知し、決められた場所に土砂を運ぶクローラダンプ．例えば、自律するショ
ベルカーでは場所を認識して少しずつずらしながら堀り、ダンプがきたら土砂を積み込むといった協調作業ができる．ダンプは人など障害物を検知すると止まり、指定の場所に土砂を運ぶ．
同社は２００８年に南米の銅鉱山で世界初の無人ダンプト
ラックを商用化．有人の運用に比べて運搬などのコストを単価あたり１５％削減するといった効果も確認した．ただ、あらかじめ管制塔がルートを決めた私設の道を通る鉱山に対して、市街地の建設現場での無人運転は難易度が高かった．
今回新たに自動車の自動運転同様、AI やセンサーを活用した技術を開発した．
同社の推計では建設現場の労働者は２５年に、必要な労働力に対して１３０万人足りなくなる．現場にいなくてもよい次世代の施工現場の実現だ．足元では NTT ドコモと、次世代通信「５G」を使った新技術の開発も進める．ブルドーザーなどを遠隔操作して、オフィスなど離れた場所からでも工事をこなせるようにする．
189

画像認識を用いた道路保[結言]

全技術の開発１．路面性状測定車による撮影画像に対し、FCM 識別器を（Hitz 技報 Vol.79 No.1） 用いて自動でひび割れ検出を行なうひび割れ検出作業支援
2018.11

ツールを製作した．
２．ひび割れ部分が日陰に覆われていても、適切に検出できることを示した．
３．K-分割交差検証により、密粒度舗装に対して９５．８％、排水性舗装に対して９２．３％のひび割れ検出の正解率が得られることを確認した．
４．本ツールは、阪神高速グループの業務において運用され、ひび割れ検出作業時間を大幅に削減できることが確認できた．
FCM 識別器とは：クラスタリング手法のひとつである Fuzzyc-Means 法を応用したデータ分類技術であり、入力とその出力が事前にわかっているデータ集合を用いて、その入出力関係を学習し、未知の入力に対しても最適な出力を得ることを目的としている．ここで、クラスタリングとは、与えられた
データを外的基準なしに自動的に分類することを意味する．
通常のクラスタリング手法では境界線上のデータの扱いに困ることが多いが、FCM 識別器ではメンバシップ値の導入
により複数のクラスタに所属することを可能としているため、人間の感覚に近い曖昧さを含んだデータ分類が可能とな
っている．

生産性考

その町工場に人はまばらだった．関節を持った６台のロボッ

新たな分業

トがせわしなく動き、ガラスをそっとつかむとゆっくり運ん

AI 浸透

でくれる．工員は微妙な削りを入れるだけ．出番は減った．

変わるカイシャ（日本経済新聞）

ガラス加工メーカーの松浪硝子工業（大阪府岸和田市）で稼

2018.11

働する新型の協働ロボットは、デンマークのユニバーサルロ
ボット社製だ．松浪明社長が「岸和田に残って仕事を続けていくには、生産性を上げなければ」と５千万円で導入した．
必要な人員が２０人減り、利益率は高まった．
経済学の父、英国のアダム・スミスは１７７６年に「国富論」
で分業の意義を説いた．１人では１日１本のビンも作れないが、１０人なら４万８千本になる．スミスの時代はヒトとヒトの分業だったが、AI の能力が急速に上がるなか「ヒトとAI」の分業の仕組みをつくれるかが生産性向上の鍵になりつ
190

つある．
ものづくりから企業監査の現場まで．経済協力開発機構（OECD)は３０年には３２カ国の職業の４６％、２億１千万人分の仕事が AI やロボットの影響を受けると試算した．人
手不足の日本には救いの面もあるが、AI に仕事を任せた分、ヒトは新しいアイデアや技術を生むことが使命となる．会社
も社員が創造的な仕事ができるように根底から変わらざるを得ない．
幾人もの上司が部下の仕事を承認する普通の会社では、アイデアが埋もれたり、実現に時間がかかったりしてイノベーシ
ョンが生まれにくい．社内の階層をなくす組織運営は「ホラクラシー」と呼ばれ、会社まるごとあるいは部署単位で導入できないかと世界の企業が研究している．
AI やロボットが多くの仕事を担える時代だからこそ、世界は新しい組織の形を必要としている．
タイヤ

IoT の足場にブリヂストンの津谷 CEO は「１０年前の最先端製品は今のブリヂストン、センサーで汎用品．将来への投資で車両の進化についていかないと稼げ

走行分析

なくなる」と危機感を隠さない．従来の売り切り型を脱し、保守や自動運転視野

事業モデルや開発体制を変える．注力するのがタイヤを軸に建機・鉄道もデータ活用

したデータ分析だ．タイヤにセンサを付け、走行距離や稼働コマツは省エネ運転支援

状況のデータを蓄積すれば、点検・修理の時期を事前に察知（日本経済新聞）できる．タイヤ販売後も、保守・サービス事業の拡大につな

2018.11がる．すでに鉱山用機械向けでノウハウを蓄積している．
一方、建機や鉄道車両といった「働くクルマ」ではすでに、製品を販売した後のデータ活用が広がっている．コマツは２００１年から世界中で稼働する同社の建機に、遠隔監視シス
テムを搭載している．建機の位置情報や稼働状況のデータを集めて予防保全や省エネ運転の支援などに使う．１５年以降
はドローンや建機に搭載したカメラなどを駆使して３D 図面を設計したり、効率的に施工したりできるサービスも始めた．
日立製作所は、車両に搭載した約４万個のセンサーを通じて大量のデータを蓄積し、保守を効率化している．
三菱ふそうトラック・バスはトラックに経路を把握する運行
システムを搭載し、混雑の少ない最適ルートの探索に役立て
ている．
191

ＡＩで新薬情報集め効率

人 工 知 能 （ AI) 開 発 を 手 掛 け る FRONTEO の 子 会 社

化

FRONTEO ヘルスケアは、新薬開発に必要な情報の収集を（日本経済新聞）

AI を使って効率化する技術を開発した．新薬候補に関する2018.11

単語や文章を研究者が入力すると、関連が深い疾患や遺伝子などの情報を重要度に応じて点数付けして提示する．
AI に疾患や遺伝子に関する公開データベースや論文情報を学習させておけば、がんや神経疾患など幅広い病気向けの新薬開発に役立てることができる．従来なら１ヶ月程度を要した情報収集の作業が数日ですむという．

東京五輪の体操は AI が自２０２０年東京オリンピックで体操競技の採点に革命が起動採点かきるかもしれない．日本体操協会と富士通が手を組み、体操

富士通が研究の技を自動採点するシステムの開発が進んでいる．３D レー（日刊スポーツ インターザーセンサーで選手の動きを読み取って瞬時のうちに技をネット版）

認識、採点化するもので、東京五輪では審判の採点を支援す2018.12

る形での実用化を目指している．システムが完成すれば、日本が誇る最先端技術がスポーツ最大の舞台に導入される．
自動採点システムは、大別すると、ハードウェアとソフトウ
ェアの技術がある．ハードウェアは、選手の体の動きを認識するための３D レーザーセンサーだ．スピーカに似た箱形で、前面から演技をする選手らの対象物に、１秒間にレーザーを３０回照射．それが反射して戻ってくるまでの時間か
ら、対象物との距離を測定し、体の位置や体勢を正確に３Dデータとして収集する．レーザー光が測定する箇所は１秒間に２３０万点にもなる．
運動分析には人や物の動きをデータ化する「モーションキャ
プチャー」が使われることが多い．赤外線を反射するマーカ
ーを体につけ、それを赤外線カメラでとらえる．しかし、試合中の選手にマーカーはつけられない．富士通が開発したセンサーは、非接触というのが大きな利点だ．
収集したデータはソフトウェアに解析させる．データはあく
まで点の集合体にすぎない．これをリハビリ用に開発した骨格認識ソフトにかけ、関節や手足の位置、曲がり具合を把握させ、人間の体の動きとして認識させる．
次はその動きがどの技に該当するのかを人工知能（AI)に認識させる．そのためには「技の辞書」と呼ばれるビッグデー
タが必要だ．現在、体操の採点規則に掲載されている技は、
192

男子が約８００、女子が約５５０．その技１つ１つを学習させても、新しい技には対応できない．そこで技を「１回転」、「１回ひねり」、「倒立」などの基本動作に分類して学習させ、その順列組み合わせで、どんな技でも認識できるようにした．
最後にその技がどのくらい正確なのか、美しいのかを AI に判断させる．採点規則に掲載されている基準は「少しだけ」
とか「大きく」など抽象的な言葉が並ぶ．これを角度が何度未満だと減点いくつとか、数値化していき、AI に学習させる．このいくつかの段階を高速に行うことで、自動採点が可能となる．
＊体操の採点方法
体操の得点は、技の難度を合計した難度点（D 得点）と、演
技の美しさを測る演技点（E 得点）の合計で決まる．D 得点
は、１つ１つの技の難度により得点が決まっており、それを合わせることで算出．E 得点は、１０点満点から、演技の出来映えで減点していく．
景気回復

最長への関門画像センサーで世界首位のソニーは今後３年間で、同分野を（中）（日本経済新聞）

含む半導体設備の増強に６０００億円を投じる．画像センサ

2018.12ーは、これまでスマートフォン向けの外需で潤い、今後は自動運転などの需要拡大も見込める．目的は増産だけではな
い．人工知能（AI)も使った「賢い工場」への進化を進める．
例えば画像センサーを生産する熊本工場．クリーンルームがほぼ無人なのは以前からだが、販売情報や市場動向などのデータから AI が設備の稼働状況を判断するシステムを始めた．
「驚くほどの反響だ」．工作機械大手オークマの花木社長は来年発売予定の新型ロボットに自信を示す．ロボット自らが現場での動き方を学習する新技術を搭載．
オフィス通販のアスクルは物流の効率化に４０億円を投じる．目玉は物流センターに導入するロボットで、コンベヤー
を流れる商品を画像認識し、瞬時に判断する．

193http://www.sharp.co.jp/c

東京大学大学院情報学環の中尾研究室（教授：中尾彰宏）と、

orporate/news/181213-

シャープ株式会社は、株式会社 NTT ドコモや中国電力など

b.html８企業・団体と連携し、AI/IoT を活用した「スマートかき養2018.12殖」の実証実験を２０１８年１２月下旬より広島県江田島市
にて開始します．
本実証実験は、広島県江田島市のかき養殖場に専用の次世代通信インフラ（プライベート LTE/LPWA）を構築して実施します.漁場のブイや養殖用の筏にセンサーを設置し、海水の温度や塩分濃度などを遠隔監視するとともに、ドローンに搭載したカメラで上空からかきの幼生が多く生息する場所や潮流などを観測します.これらのデータをクラウド上に収集・蓄積し、AI が分析・予測を行い、採苗に適した場所や時期を養殖業者のスマートフォンにお知らせします.また、水中監視セ
ンサーにより食害の原因となる魚が筏に近づいた際も検知して通知します.これらの AI/IoT の活用により、離れた場所
からかきの生育環境をリアルタイムに把握し、早期に対応することが可能となります.採苗不調や育成不良を抑制し、かき養殖生産の効率化や業務効率の改善、労働負担の軽減が期待できます.さらに、かきの養殖におけるノウハウを可視化する
ことで、漁業の後継者育成にも貢献します.

老朽インフラ AI が検出

国土交通賞は道路橋やトンネルなどの老朽インフラの補修（日本経済新聞）

コストを抑えるため、熟練技術者の技を学習した人工知能

2018.12（AI)を活用した新システムを官民で共同開発する.ドローンなどが設備の状況を撮影した画像に基づき AI が補修の必要な損傷を検出する.老朽インフラの点検や改修は４０年間で５００兆円以上の投資が必要との試算もあり、効率化をめざす.国内では戦後から高度成長期にかけて整備された公共イ
ンフラの老朽化が進んでいる.７３万ヵ所ある道路橋のうちの２５％、１万超あるトンネルの２０％、５千の港湾岸壁の２割弱は建設から５０年以上たつ.老朽インフラを単純に補修すると仮定すると、４０年間で必要な費用は５４７兆円との試算がある.工事の必要性が高いインフラをどう選別するかが課題だ.
老朽インフラを点検し、補修箇所を効率的に特定する新たなシステムを構築するため、電機メーカーなどの民間企業と、国交省が所管する国立研究開発法人、土木研究所が連携する.
194このほど共同プロジェクトを立ち上げた.
開発するシステムでは、道路や橋など全国のインフラ設備について、ドローンや作業員が撮影した膨大な画像をまとめて分析する.AI が設備の状態を高い精度で読み取り、補修が必要かどうかについての技術者の判断をサポートする.
２種類の AI システムが必要で、１つ目は「点検 AI」.画像な
どのデータからひび割れや腐食などの状況変化を検出する.
過去のデータと比較して損傷の兆候を見つけ出す.
２つ目は「診断 AI」で、点検 AI が出した結果を基に損傷の種類を特定し、各インフラの今後の状態の変化を予測．補修の必要性や緊急性のほか、具体的な対処法などもはじき出す．
AI の精度を高めるには、判断の基礎となる正しい「教師デー
タ」が欠かせない．共同プロジェクトでは参加企業などが熟
練土木技術者が過去に取り組んだ事例のデータを提供し、AIの判断のベースとする．AI はこのデータを基に実践を重ねて学習し、精度を高めていく．共同プロジェクトは２１年度までの計画．

195

西日本発 ものづくりイノ

瀬戸内海を囲むように集積する西日本の造船各社が「未来のベーション

船」を主導している．グローバル化による海上輸送の増加や造船 新たな浮力（１）船員不足、環境規制など次々と押し寄せる課題の大波．舶用

自動運航船の波頭へ

機器メーカーや大学との地域連携を生かして人工知能（AI)（日本経済新聞 九州版）

をはじめとする最新テクノロジーとものづくりの技とを融2018.12

合し、自動運航船の実現をたぐり寄せる．
「船長が最も神経を使う入出港時の負担を減らしたい」．三井 E&S 造船玉野艦船工場（岡山県玉野市）の村田航課長ら
９人は日々、ジョイスティックを握り画面上の船と格闘している．めざすのは自動で離着桟するシステム．２０２１年度にも実用化する．現在は手動だが、操船の中でも最も難易度が高く事故も多い．同社が開発した洋上で定点にとどまる技術を応用している．
国内造船業界は今、大きな変革を迫られている．世界の海上荷動き量は１６年に１１０億トンと０４年比約５割増えた．
一方、日本人船員は約６万４千人と約２割減った．謙造量では中国・韓国に差を開けられている．国は競争力向上を掲げ「２５年までに自動運航船を実用化」の旗を振る．これに西日本勢が呼応する．
大島造船所（長崎県西海市）は開発中の電気推進船「eOshima」の自動運航実験を２０年にも始める．全地球測位システム（GPS)で衝突を回避する機能などを付加．長崎や瀬戸内海は離島が多く、小池貞夫副社長は「離島航路の維持にも重要な技術」と話す．
安全技術では、神戸大学が日本郵船と２０年度に西日本を舞台に衝突回避の実証実験を始める．AI にベテラン船長の操船ノウハウをたたき込む．現在はコンピュータで「目的地に向かいつつ減速せずに他船をよける」課題を検証し、２６万回の学習で３時間運航しても衝突しなくなった．
古野電気は拡張現実（AR)技術を使い、操船室から見える景
色の映像に他船や自船の航路を重ねて表示する航海情報表示システムを商船三井と共同開発した．衝突しそうな船は色枠で囲うなどして船員に警告する．
計器類が並んだ操船室も様変わりしつつある．EIZO は、表示中の海図に新たな航路を書き込むと、電子海図のルートを自動更新できるモニターを販売．海図を何枚も広げて手書き
196

の緯度・経度を読みながら航路を変える光景は、いずれ時代
物の海洋冒険映画の一場面となるかもしれない．
古来、大陸文明を運んだ瀬戸内海では戦国期に海賊が活躍．
江戸期には海運業が栄え、近代造船業が勃興した．鉄鋼の新
日鉄住金はじめ発動機のヤンマーやボイラーの三浦工業、船舶塗料の中国塗料などが脇を固める．関連業種がこれほどそろうのは世界でもほかに北欧くらいだ．技術力の結集が鍵となる自動運航船では中韓に負けない．
最大手の今治造船（愛媛県今治市）も自律船やバイオ燃料を使った新型船の開発に本腰を入れ始めた．新設した「新技術開発室」で精鋭が４つのテーマを深耕、「ニーズに応じて１週間で「こんな船が造れる」と提案できる体制を整える」．
様々な企業、大学が連携や競争を繰り広げるのも集積地がなせる技．そのエネルギーが造船業に新たな浮力を与える．

西日本発 ものづくりイノ

名村造船所の伊万里事業所（佐賀県伊万里市）には４つの”ベーション目”が天井に設置されている．目とは作業員の動きを録画す

造船 新たな浮力（２）るカメラだ．機械をいつ使用し、どのルートを通ったのか．

建造 強靭な現場に専用システムが動画の一挙手一投足をつぶさに分析し、機械（日本経済新聞 九州版）の稼働データと照らし合わせながら作業の無駄をはじき出

2018.12す．
「溶接機が足りないとの声があったが、実際は一部に利用が集中していた」（同社）
造船のビジネスモデルは多品種少量の受注生産だ．商船では部品数が２０万～３０万点と多岐にわたるものの、自動車や家電などに比べて生産の自動化や管理システムの導入が遅れていた．西日本を中心とした日本の造船業は規模で韓国や中国に抜かれ、優位だった技術面でも肉薄されてきた．いかに無駄を省き、生産性を引き上げるのか．建造現場でのイノ

197

ベーションが求められている．
造船業でもジャストインタイム．福岡造船（福岡市）は２０
１８年夏、配管部品の製造、検品、納品、取り付けといった進捗を記録できるシステムを導入した．部品には識別シール
を貼り、タブレットをかざすと図面や設計変更の通知などを表示できる．変更を知らずに間違った部品を取り付けるムダも省く．同社は「ケミカルタンカー」と呼ばれる化学品を運ぶ船が主力．配管部品が多く、１隻あたり１万本にのぼる．
従来は取引先が生産した順に部品を納入し、取り付け時に探す必要があった．システム導入後は取り付け順に納入されるように切り替えた．配管部品の製造から取り付けまでにかかる時間を従来に比べて３割減らす目標だ．「年間あと１隻多く船を建造できれば、大きな採算改善につながる．同社の設計部長は意気込む．
高齢化や人手不足の問題も抱えるのは造船業も同じだ．ロボットを活用してこの悩みに挑むのが、造船会社から船の塗料を請け負うナカタ・マックコーポレーション（広島県尾道市）
だ．同社は石油製品の運搬船に搭載するタンクの塗装に力を入れている．タンクは高さ１０ｍ超．足場をかけて塗るのは危険も負担も大きい．そこで導入したのがロボットだ．タン
クの中をロボットが動き、塗料を噴きつける．作業者の負担が軽くなるだけではなく、個人間の経験や能力差も無くな
る．今はタンク内に置く監視員をセンサーで代替する開発を進めている．
また十数年にわたって稼働する船舶は一定期間ごとのメンテナンスが付き物だ．ダイハツディーゼルはエンジンの状態を監視し、故障の予兆を知らせるシステムの販売を始めた．
阪神内燃機工業もエンジンの監視システムを開発し、すでに２０隻の船が導入している．
生産性の改善を進める造船業界の支援に国も動き出している．国土交通賞は１６年度から生産性を向上する技術開発に対し、経費の半分を補助する取り組みを始めた．
西日本の造船業の未来を開くには開発部門だけでなく、建設現場の強靭さも必要だ．ロボットなどを使った生産性の改善
は時間もかかるが、変革を続ける努力が欠かせない．

198

西日本発 ものづくりイノ「健全な航行能力を維持するには、御社の人工知能（AI)アルベーション

ゴリズムが欠かせない．開発に協力してほしい」．東京ミッド造船 新たな浮力（３）タウン日比谷３２階にある渦潮電機（愛媛県今治市）の開発

データ人材 争奪戦

拠点「東京データラボ」．１２月、同社の社員は医療系 AI ス

次世代船開発の行方左右タートアップの社員に提携を持ちかけた．

（日本経済新聞 九州版）

開発をめざすのは、トラブルが起きても可能な限り自律回復

2018.12

し、目的地まで航行する「止まらない船」だ．渦潮電機は「船舶・海運ビジネスにイノベーションを起こそう」と、９月に同拠点を開設した．村上誠室長は「東京なら多様なバックグ
ラウンドを持つ人材を集められる」と説明する．
IT(情報技術）エンジニアの争奪戦は激しい．同社は大海原を走る次世代船開発の魅力をアピールし、データサイエンステ
ィストらを将来１５人まで増やす計画だ．
中国・韓国勢との価格競争から抜け出すためにも、IT を活用した次世代船の開発や生産革新は待ったなし．九州の造船大
手は大学に出向き、将来の人材を確保しようとしている．大島造船所（長崎県西海市）は１０月、長崎大学と船舶海洋分
野の人材育成で連携協定を結んだ．
長崎大は２０２０年度、データサイエンティストら AI 人材を育てる学部創設を計画している．大島造船所は２３年にもAI やロボットを活用し、生産を大幅に自動化する造船所を西海市に建設する予定で、小池貞夫副社長は「人手不足のなかで建造量を増やすには、工場の自動化が欠かせない．IT 人
材の採用につなげたい」と期待する．
「大学の船舶工学系学科を卒業しても、自動車業界に就職するケースが増えている」（サノヤスホールディングスの上田孝社長）．人手不足に対する危機感が西日本の造船会社に広がっている．
生産現場はさらに深刻だ．１７年の国内の新造船竣工量は１３０７万総トンで１４年からほぼ横ばいだが、１８年の従業員数は１４年比約１６％減の５万人に縮小した．
サノヤス HD の上田社長は今後「フィリピンやベトナム、インドネシアの人材を、中国（の造船会社）と取り合うことになるのでは」と予測する．サノヤス HD の水島製造所（岡山県倉敷市）では約６００人が働いているが「協力会社を含め、人出確保が難しくなっている」．同社は外国人技能実習生を199

活用しつつ、社員定年を１９年４月から６５歳に延長し、しのごうとしている．
日立造船の有明工場（熊本県長洲町）では外注を増やしながら、常用社員（本工）はボイラーなどの製缶工程と、組み付け工程の両方ができる多能工に育て、人手不足への対応を急ぐ．
自動車など他の製造業に比べて遅れていた女性登用もじわ
り進み始めた．船舶機器の JRCS（山口県下関市）は１８年度、２０～５０代の女性契約社員７人を正社員に登用した．
同社は６３人の契約社員が働くが、人事担当者は「正社員化
で待遇が改善すれば女性の活躍につながる」と期待する．
三井 E&S ホールディングス（旧三井造船）などは、高校生の段階から囲い込みに動き出している．岡山県玉野市の造船所に、玉野商工高校の生徒が実習できる施設を建設し、３月に完成した．
約３０人の高校生が毎週火曜日、施設を訪れて高校の教師や
同社 OB らから旋盤や溶接の技術を学ぶ．人事総務の担当者
は「技能を完璧に覚えるのに１０年以上かかる．実際の造船所で社員が働く姿を見て、仕事をイメージしてもらい、楽し
みながら学んでほしい」と話している．
西日本発 ものづくりイノ

北九州沖約１５キロメートルの場所に設置された洋上風力

ベーション

発電装置．その土台となる浮体構造物は、造船業から撤退し造船 新たな浮力（４）た日立造船が堺工場（堺市)内のドックで製作した．洋上風力船の技 陸に還流は風だけでなく波の動きや潮流なども考慮して設置する必（日本経済新聞 九州版）

要がある．担当する藤田孝統括部長は流体力学が専門．
「浮体2018.12構造物を設計する技術者が残っているのが当社の強み」と話
す．
鉄板の溶接や切断、加工、造船はものづくりの基礎技術が多い．海上で波の動きを考慮しながら前に進む船舶設計の技術が新たなインフラづくりに生かされている．
「人出をかけず、誰でも多くの種類の野菜を栽培できる」．舶用ポンプや油水分離器を製造する兵神機械工業（兵庫県播磨市）の友藤公雄
社長は話す．同社は航海で発生する油まじりの廃液を浄化して船外に排出する装置の技術を応用し、水耕栽培施設を製造する．
ベビーリーフや小松菜などの栽培に必要な養液や温度、太陽
200

光を調節する機器に加え、ビニールハウス設置まで担う．
「流
体の制御技術は得意．水耕栽培事業に簡単に参入できた」と振り返る．
同社は同技術を再び船舶向けに応用する．波の振動を受けても養液などが漏れない船舶用水耕栽培装置を年明けにも販売する．装置は高さ・幅が約１．５ｍと狭い船内にも設置できる．船員に「良質な食料」の提供を義務づける国際条約が発効し、外航船の運航会社から船上で野菜を育てたいとの要望に対応した．
川崎重工業は船や潜水艦で培った技術をベースに、自律型無人潜水機（AUV)の開発に取り組む．AUV は自動で潜水・探索する機器で、海洋開発に関わるエネルギー企業などの注目を集める．海中に設置した充電ステーションと接続する仕組
みは潜水艦から乗組員を救助する「深海救難艇」の技術などを活用し、２０２０年度中の実用化を目指す．
身近な場所でも造船技術が使用されている．大阪・梅田の商業施設「HEPFIVE」の屋上に設置された観覧車．手掛けたのは、造船業を主力とするサノヤスホールディングス傘下のサノヤス・ライドだ．国内で初めてビル上に建設された観覧車は一般的な観覧車に比べて強度や耐震性が求められた．
サノヤス・ライドは今や国内を二分する存在にまで成長．
「造
船技術を生かし、他社と差別化が図れた」（サノヤス HD の上田孝社長）
アサヒビール本社上に置かれた金色のオブジェも実は川崎重工の造船部門が製作した．受注したのは陸上構造物を手掛ける鉄構事業部だったが、曲線が多い構造物のため「船首部分の設計・製造技術が生かせる」と造船部門が引き受けた．
オブジェは建物の上に置くため、重量制限があり厚い板は使えない．鉄を熱したり冷ましたりして変形させる「ぎょう鉄」
は板が薄くなるほど難しくなる．「設計も製作もかなり難易度が高かった」と、川重マリンエンジニアリングの花房誠取
締役は強調する．

201

西日本発 ものづくりイノ

造船は技術のすそ野が広く、労働集約型の産業として生産拠

ベーション

点を置く地域とのつながりも深い．独自の経営で存在感を発

造船 新たな浮力（５）揮する専業大手２社のトップ、常石造船（広島県福山市）のかじ取り役 目指す針路は

河野健二社長と三和ドック（同尾道市）の寺西勇社長に競争（日本経済新聞 九州版）

力の源泉や業界が抱える課題などを聞いた．

2018.12＜受注、特化から混在型に＞ 常石造船社長 河野健二氏
国内造船の勢力図が西日本の専業優位に塗り替わっている．
「大手重工メーカーにとって造船は数ある事業部門の一つだが、専業には「これしかない」．足元の景気動向に惑わされず、５０年先、１００年先を見据えて船を造り続けないと、人材が育たないし、技術水準を維持できなくなる．専業各社
はその気概があるから元気に見えるのだと思う」
１０年前のリーマン・ショック以降、造船市場が激変する中で常石はどう対応してきたのか．
「２０００年代前半に常石はバルクキャリア（ばら積み貨物船）の製造特化へ経営の舵を切り、業績を拡大した．だが、１５年１月に私が社長に就任した時には需要が低迷、新規受
注がなかった．従来の特化型ではなく、コンテナ船やタンカーなどいろんな船を手掛けるプロダクトミックス型でなければ生き残れないと痛切に感じた」「そんなことを設計部門など現場のリーダーとの食事会で話したところ「僕らにはやれる自信がありません」との声が上がった．３０代後半から
４０代初めの彼らは入社以来バルクキャリアしか造ってこなかった．でも、我々の世代は若い頃から様々な船を造らされたから「できないことはない、やれるんだ」と言い返せた．
会社がモノを造り続けていかないと人材も技術も断絶してしまうのだとそのとき再認識した．
内外の大学との共同研究に力を入れている．その狙いは．
「広島大とは０４年から性能・構造など４分野でコストや重量の削減といったテーマに取り組んでいる．米カーネギーメ
ロン大との共同研究は IoT やロボットなど次世代をにらんだ
基本技術が中心．技術の向上が競争力の源泉であり、その支えとなる人材の育成を常に意識している」<環境対応、既存船で拡大＞ 三和ドック社長 寺西勇氏
船舶の環境規制強化をにらんだレトロフィット（既存船の改202修）需要が本格化してきた．
「今夏、国内で初めて硫黄酸化物（SOｘ）を除去する排ガス浄化装置を既存船に設置する工事を実施．空荷の貨物船がバ
ランスを取るために積む海水（バラスト水）が渡航先の環境や生態系に影響を与えないようにする浄化装置の取り付けも来年は受注が拡大するだろう」－改修予定船の航海中に船内の寸法などを測定し、ドックでの作業を効率化する工法が注目のまとだ．
「３次元（３D)レーザースキャナーを使い、船内各所の３D
座標を収集し立体図を作製．これを基に新たに取り付ける装置に使う配管やバルブ、機材の作業手順を事前に構築できる．我々がリバースエンジニアリングと呼んでいるこの独自の手法で作業の精度が飛躍的に高まるだけでなく、工期も短縮できて顧客に喜ばれている．」－一連の環境規制強化は日本の造船業と周辺産業にとって大きなビジネスチャンスでは．
「２０年に始まる船舶の SOｘ規制強化による世界経済へのコストインパクトが５年間で１兆ドル（約１１３兆円）に及ぶという予測もある．EU(欧州連合）や韓国などは官民一体となり自国産業の保護や需要発掘に取り組んでいるが、日本はどうも動きが鈍い」「バラスト水浄化装置では世界標準に達している部材メーカーで目立つのは外国企業ばかり．わが社は日本製を待ち望んでいるのだが、やむなく外国製を使っている．新たなモノ造りに挑むチャレンジ精神が日本のメーカーから失われている気がしてならない」

203

AI、画像で完成度評価

安川情報システムは食品や自動車部品などの工場で、小型コ

焼き色で味予想/傷微小なンピュータやカメラを使って低価格で容易に不良品を判別ら OKするサービスを本格展開する．不良品の画像を人工知能（AI)安川情報、中小工場向けが学習し、製品の外観から人に近い感性で良し悪しを見分け

日本経済新聞る．導入コストは年間３００万円程度からと安く、中小企業

2019/1/18

向けに販売する．２０２０年２月期にまず３０社への導入を見込む．
提供する AI 画像判別サービス「MM アイ」は、食品や自動車部品の外観検査、生鮮野菜の育成チェック、産業廃棄物仕分けなどで利用を見込む．
生産ラインに小型カメラを設置し、良品と不良品の画像デー
タを収集する．例えば焼き菓子の場合、「おいしそうな焼き色」を見極められるように AI が様々なパターンを深層学習し、最大１００種類に判別できるソフトを作成する．
実際の良品・不良品を記録して学習するだけでなく、画像データを合成して良品と不良品の中間の「微妙な焼き色の画像」を自動で作成し、学習する機能もある．作成した画像か
ら顧客企業が判断基準を設け、精度を高めることができる．
食品や工業製品の生産ラインでは「マシンビジョン」と呼ぶ
画像検査装置を導入しているケースも多い．MM アイは単純な外観のズレだけでなく、AI で「なんとなくおいしくみえない」「部品の安全性に支障がない表面の微小な傷は OK」など
人の感性に近い判別ができる．不良かどうかの基準は導入企業が調整できる．
判別ソフトは GPU(画像処理用半導体）を搭載したエッジ端末と呼ばれる小型コンピュータで動かし、現場の作業員は「右端の焼きむらが増えている」などの検査結果をモニターチェックするだけですむ．
IoT コンサルティング部の部長は「ソフトは顧客側がクラウド経由で簡潔に作成できるようにし、期間限定の製品など検査対象の切り替えにも対応しやすくした」という．
昨秋から一部企業に先行導入し、他社にも販促したところ、検査員の人手不足や雇用コスト増に悩む食品メーカーから問い合わせが相次いでいるという．弁当や野菜の検品、産業廃棄物に含まれるゴミの種類判定にもニーズが出てきた．

204

３D プリンター販売など

米ゼネラル・エレクトリック（GE)が日本で金属３D プリン

GE が日本に拠点

ターの販売を本格化する．三菱商事系と提携し、１０月に神三菱商事系と提携

奈川県大和市に販売・活用支援の拠点を設立する．３D プリ

日本経済新聞ンターの使用を希望する企業の製造受託サービスも展開す
る．３D プリンターを製造現場で活用する GE のノウハウを生かし、自動車や医療向け部品の製造分野を開拓する．三菱商事子会社の三菱商事テクノスと GE が業務提携した．５年後をめどに数十億円の事業にすることを目指す．神奈川県大和市に開設する拠点には、３台の３D プリンターを設置し、販売や体験だけでなく造形の受託・設計の支援サービスも展開する．
製造業の現場で活用が期待される勤続３D プリンターは、レーザーや電子ビームで金属粉から緻密な部品などを積層して成型する．GE は火力発電機器や航空機の部品製造現場で３D プリンターを導入し、製品の改良などに活用している．
航空機向けエンジンでは部品数を数百個から１０個ほどにするなどして作業工程の削減につなげている．

インフラ、無人点検へ一歩

道路や橋などインフラの維持管理に参入するスタートアッ

人出不足で新興勢商機

プが増えている．レーザーやセンサーで集めたデータを分析

へこみ・たわみを計測して不具合を見つけたり、人工知能（ＡＩ）で効率的な改修

ＡＩ・ドローンで効率化を提案したりする．ドローンなどの新技術を活用し、人手不日本経済新聞

足に悩むインフラ関連の作業現場の省人化や無人化を狙う．

2019/05/06（月）

３次元ソフトのエリジオン（浜松市）が首都高技術（東京・港区）などと開発した道路保守管理システムの本格活用が２０２０年から始まる．構造物にレーザーを当てて３次元座標の集まりとして表示するシステムで、高架橋の浦のへこみも把握できる．足場を組んで作業員が数ヶ月かけて目視で点検しているが、システムで疑わしい箇所を割り出してから調べるようにする．
東京工業大発のスタートアップで、建設コンサルタントのＴ
ＴＥＳ（東京・目黒区）は橋の疲労度を示す「たわみ」を手軽に調べられる小型端末を１７年に開発した．橋の上にとりつけてボタンを押すと１０分弱でたわみを計測できる．従来
は、橋の下に足場を組み、作業員が計測器を橋にあてて、たわみを分析していた．新開発の端末は橋の上に直接設置しても、橋が揺れるデータからたわみの部分だけを抽出できる．
205

インフラを維持管理する現場の人手不足を受けて、政府も次世代技術の活用に動く．国土交通省は４月から、橋やトンネ
ルを法定点検する際に、目視だけでなくドローンやロボットも使えると明確化した．
東証マザーズ上場の自律制御システム研究所は、ドローンで撮影した映像からサビなど腐食を見つけるシステムを開発．
水道設計のＮＪＳと下水道の管路内を飛んでヒビ割れなどを検知するドローンを共同開発した．
プラントの建設

日揮や千代田化工建設など日本のプラント各社が建設の工ＡＩで遅延防ぐ

程管理や設計の手法を見直し始めた．

日揮など、工程効率化

世界的にエネルギーや石油化学のプラントが巨大になる中、

日本経済新聞ドローンや人工知能（ＡＩ）など先端の技術を使って、資材

2019

置き場の管理や建設人材の適正配置を進める．
日揮は１８年末、プラントの設計や調達、建設のデジタル化推進を目的とする「ＩＴグランドプラン」を策定した．２６
年ごろには、これまで「くい」や柱を一つ一つ据え付けていたプラントの基礎部分の工程を変え、大型の３Ｄプリンター
を使って一気に造るようにする．配管や配線など着工後に手掛けることも多い建物内部の設計には、ＡＩを積極的に取り入れる．ともに建設時間を大幅に短縮するのが狙いだ．
千代田化工は建設現場に置く資機材の管理にドローンを導入する．ドローン技術を持つベンチャー企業と組み、１８年１２月に実証実験を終えた．数十万点の資機材に無線自動識別（ＲＦＩＤ）タグをつけ、ドローンで位置情報を毎日把握する．新技術によって、資機材探しが効率的になる．大規模なプラントの建設現場では建設機器などを置く場所が東京
ドーム２０個分の広さに及ぶこともある．必要な機材を人力で探すのに数日間かかることもあり、工期が遅れる原因になっていた．

アマゾン、倉庫の完全自動

米アマゾン・ドット・コムは、物流倉庫を近く完全自動化す化の可能性排除る可能性を排除した．現在の技術では、ロボットなどが人間

あと１０年かかる」の能力に取って代わることはできないと説明した．アマゾン

https://www.msn.com/ja-

は米国内で１１０の倉庫、４５の仕分け施設、５０の配送所

jp/money/news/.

を運営する．倉庫などで利用されているロボットは主に衣料

2019.05/07

品や自転車など雑貨を取り扱う．流通倉庫関連の正規従業員
は１２万５０００人．
206

アマゾン・ロボティクス・フルフィルメントを統括するスコット・アンダーソン氏は、「技術は現段階でなお極めて限定的」とし、注文の処理作業を完全に自動化するには少なくともあと１０年はかかるとの認識を示した．
金属３D プリンター脚光

金属部品を生産できる３次元（３D)プリンターの需要が拡大

三菱重、航空機部品に対応している．三菱重工業や東芝機械が航空機部品などを生産で高耐久 用途広がるきる機種を相次ぎ開発・発売し、独シーメンスなど先行する

日本経済新聞 2019.06/07

海外勢を追う．３D プリンターは従来は樹脂の成型が中心だ
ったが、金属を成型できると産業向けに幅広く使える．在庫削減や生産時間の短縮など、ものづくりを変える技術としても注目されている．
金属３D プリンターは材料となる金属粉をレーザーやビームを使って３次元の形に積み上げ、部品などを成型する．
三菱重工は同社として初の３D プリンターを開発し、このほど国内の顧客に納入した．同業他社の機種に比べて成型速度が１０倍以上速い技術を確立．カメラやセンサーを使って成型の工程を監視・制御し、完成品の質を大幅に高めることに成功した．１台数千万円で今後、米国など海外でも受注を始める．
東芝機械は幅２メートル、高さ１メートルの成型ができる世界最大級の金属３D プリンター技術を開発．２０１９年度中にプリンターの販売を始める．大型の航空機部品などの成型に活用できるとみる．
３D プリンターは２０１０年代前半に、試作品や部品を簡単に造れる次世代技術として注目された．だが使える材料が主に樹脂で、強度などに問題があった．個人が置物や玩具を造る趣味の分野では一定程度普及したものの、製造業の現場では試作品レベルなどにとどまるケースが多かった．
その後、技術革新で金属の成型が可能なプリンターが登場．
耐久性などが必要な航空機や自動車の部品として実際に使われる事例が出始めた．
金属３D プリンターの強みの一つは、少量多品種の生産が可能なことだ．データを読み込めば１台で様々な成型に対応できる．在庫を抱えず、受注後すぐに生産・供給することも可能だ．
調達・生産時間の短縮効果も期待できる．東芝機械によると、
207

一部の航空機部品の材料となる鍛造の金属の調達はこれまで１３５日かかっていたが、プリンターの材料となる金属粉だと３日に短縮できるという．
設計の自由度も上がる．複雑な形状や、継ぎ目がなく強度の高いものを製造できる．金属３D プリンターを購入した、ある精密加工業者は「従来では構造的にできない加工も可能になった」と語る．
「積層の過程で異なる素材を混ぜ合わせ、新たな機能を加えることもできる」（三菱重工業）．
世界的に導入が進んでいる分野は、まず航空・宇宙だ．特殊な部品の生産が多いほか、燃費性能の向上や軽量化が求められているためだ．
日本でも IHI が３D プリンターを使い、新素材によるエンジ
ンブレードの試作を進めている．まず H3 ロケットで導入し、将来的に航空機エンジンにも応用する考えだ．
自動車部品への採用事例もでている．独 BMW は電気自動車「i」シリーズで３D プリンターで造った金属部品を採用した．シーメンスは英国の拠点に最先端のプリンターを導入した試験的な工場も設けている．発電用タービンブレードの生産にも成功した．
一方、金属３D プリンターで将来、部品を量産するにはコス
トが大きなハードルとなりそうだ．装置が１台数千万～１億円程度と高額なほか、材料の金属粉の価格も通常の金属塊に比べると「２桁違うほど高い」（精密加工業者）．最適な成型条件などのノウハウの蓄積も課題となる．
海のデータ 民間に開放

政府は船の運航や海の天気に関するビッグデータを２０１

荒波・ゲリラ豪雨・船の交

９年度内にも民間企業に開放する．官民の膨大なデータを分通量・・・

析し、効率的な運航計画づくりや将来の自動運航船の実現に

５０社、効率運航に活用役立てる．日本郵船や商船三井、富士通など約５０社が参画

日本経済新聞する組織がデータを流通させる仕組みをつくる．

2019/6/24

荒波やゲリラ豪雨といった気象条件や、船の航路や交通量を正確に予測するため、官民でデータを持ち寄り分析や活用を進める．人工知能（AI)を活用した船の自動運航や遠隔操縦などの実用化を見据える．
経済産業省と国土交通省、総務省の３省が、民間の要請に応じて政府がデータを提供する制度の対象に認定した．
会員組織は日本海事協会傘下のシップデータセンターを中208

心に海運や造船業、情報通信業など５０社超が参加している．船に関するデータを売買する仕組みの確立を目指しており、１９年には先行して民間企業が持つデータの流通が始まった．
国のデータについては７月以降に政府に具体的な項目を示
して提供を要請する計画．国が所有する船の計測機器データや波風の観測記録を海上保安庁や気象庁などが蓄積しているとみられる．
政府はこうしたデータ活用の支援策を強化している．１８年６月に施行した生産性向上特別措置法で民間の要請に応じて政府のデータを提供できる制度を盛り込んでいた．
NEC、物流作業を省力化

NEC はロボットや人工知能（AI)などを組み合わせて物流作

ロボ・AI 組み合わせ業を効率化する技術を開発した．正しい商品を選び出すピッピッキングや検品 効率２

キングや検査などの核となる作業をできるだけ自動化する．

～３割向上

効率を２～３割高められる見通しで、早期に実用化していく

日本経済新聞考えだ．

2019/6/24

物流現場では、注文のあった商品を間違えずに取り出すピッキングや商品に異常がないかなどを調べる検品などの負担が大きい．人手不足も深刻で、既存の物流施設でも効率よく省力化する技術が求められている．特にピッキングは自動化や省力化が難しく、NEC は棚に圧力センサーを埋め込んだシートを敷く手法を取り入れた．圧力の変化で正しい商品が決められた個数だけ取り出されたかをリアルタイムで確認できるようにした．
作業現場では既存の無線通信網を活用し、複数台の搬送ロボ
ットが協調して商品を決められた場所に運ぶようにした．
検品作業や出荷時は商品をカメラで撮影し、画像認識技術を使って商品を正しく取り出しているか、異常がないかを自動で確認する．また AI で将来の荷物量を予測．施設内の作業者数や出荷作業の進捗などをもとに人員の最適な配置も分析し、物流体制の長期計画の立案などに生かす．
物流の完全自動化を目指す研究は活発だが、巨額の投資を要し、確実に動作する品質などに課題がある．NEC は実用性を重視、これらの技術を実験中だ．生産から販売に至るサプラ
イチェーン全体を見直せば、物流の効率を４～６割向上できるとみている．
209

自動運航船 進む国際連携

人工知能（AI)などを使って人の力に極力頼らずに航行する

三井物産 AI 活用で布石

自動運航船の開発で、日本企業が海外との連携を進めてい日本郵船 欧州企業と強力る．三井物産はシンガポール企業と実証実験を開始し、日本

日本経済新聞郵船はフィンランドの団体にアジア企業で初めて参加する．

2019/6/29

AI などの革新が進めば自動運航船の関連市場は２０２０年
代半ばに８兆円超に拡大する見通しだ．従来、日本勢の自動運航船開発は国内主体だったが、実用化を見据え、欧州など
先行する地域の技術を取り込む．
三井物産はこのほど防衛・航空機メーカーのシンガポール・
テクノロジーズ・エンジニアリング（ST エンジ）や英認証機
関のロイドレジスターと自動運航システムの実証実験を始めた．三井物産子会社の OMC シッピングが所有する大型の自動車運搬船に、カメラやセンサーなどを取り付け運航デー
タを収集．AI を活用したシステムで分析することで、障害物を回避できるかなどを確かめる．
ST エンジは警備艇や特殊作業船など小型の自動運航船を開発、納入した実績がある．三井物産との実験では自動車を８千台積載できる大型船を使い、小型船に比べて操船が難しい
大型船にも、同様の自動運航システムを活用できるかを検証する．全世界の海で２１年１月まで実証実験する．

210

日本郵船の技術開発子会社、MTI は５月に船舶関連の産業強化を目的とするフィンランドの企業団体「One Sea」に加入した．アジア企業では初めての参画．フィンランドでは国営のフェリー会社が１８年１２月に１００人を乗せた無人フェリーの運航に成功するなど技術開発で先行する．One Seaには欧州の主要造船会社も加入しており、これらの企業との提携や技術の共同開発なども視野に入れる．欧州企業が豊富な蓄積を持つ深層学習などの AI 技術も取り込む狙いだ．
自動運航では大型船向けの技術開発のハードルが高い．完全に停止するまで２０分程度かかることもあるため、１０キロ
メートル先の進路の状況も予測する必要があるためだ．大型船が航行する外洋では、大量のデータをやり取りする通信環
境の確保の難しさもハードルとなる．
現在も外洋を航行する際の操舵などはほぼ自動化されているが、自動運航船は航路が混雑する海峡などでも、AI を駆使することで人手による操船を不要にする．自動運航が普及す
れば、混雑する海域の航行がスムーズになって航海日程の短縮も期待できる．気象条件に応じたエンジン制御を通じた燃費の改善や、部品交換時期の把握や故障予測なども容易になる可能性がある．
また、年間約２千件発生する海難事故の７割は人的ミスが事故原因とされ、保険会社が企業に支払う保険金は１千億円を超える．国際物流の主役である海運業界では自動運航のニーズが大きい．
英クレデンス・リサーチ・アナリシスは２５年の自動運航船の市場（造船や舶用機器、海運サービスなどの合計）は、１
８年の２５倍以上の７８８億ドル（約８兆４３００億円）に急拡大すると予測する．国際的なルール整備と AI の開発が進み、一気に普及が進むためだ．
自動運航技術の開発では、海上交通の要衝であるシンガポー
ルや海運産業が盛んな北欧の動きが活発だ．シンガポール政府は４月に港湾のデジタル化の重要案件への助成金の交付を決めた．自動運航船に対する不正アクセスを防ぐサイバー
セキュリティー対策や、自動運航船と連携しながらスムーズな接岸につなげる埠頭の制御技術などが助成対象に選ばれた．
211

ノルウェーの舶用機器メーカーのコングスベルグは同国の海運大手のウィルヘルムセン・グループと自動運航船会社を設立し、今年４月には英ロールス・ロイスの船舶エンジニア
リング部門を約７００億円で買収した．
商船三井は１８年にロールス・ロイスの障害物認識システムの実証実験を瀬戸内海のフェリーで実施しており、コングス
ベルグとの連携拡大も検討する．
日本でも国土交通省が２５年に自動運航を実用化する目標を掲げ、１８年には国内の海運会社や造船会社の技術開発の支援に乗り出した．日本郵船は三菱重工子会社の三菱造船（横浜市）などと遠隔操船に取り組み、商船三井は三井 E&S造船などと小型船舶が桟橋に自動で離着桟する実験を５０回以上くり返している．
国交省には自動車運搬船や液化天然ガス輸送船で高い世界シェアを握る国内の海運業界を支援し、生産シェアでは韓国や中国に差をつけられた国内造船業界が技術開発で差別化する戦略を後押しする狙いもあった．ただ、経営規模が小さ
い国内造船会社は開発余力に乏しく、自動運航技術より排ガスなど環境規制への対応を優先している．
建機２強「無人」で火花

世界の建設機械の２強が「無人建機」で火花を散らしている．

米キャタピラー 油圧ショ米キャタピラーは５日、無人稼働型の油圧ショベルを公開しベル公開

た．コマツも２０１９年中に人工知能（AI)で自律稼働する建コマツ ドローンと連携も機の実証を始める．建機も自動車と同様に技術革新の波が押日本経済新聞し寄せる．中国メーカーも台頭するなか、無人建機の開発競2019/7/6

争は次代の建機市場の競争力を左右しそうだ．
「建機のデジタル化は不可逆．この分野のイノベーションを加速する」．５日、三重県東員町で無人建機をお披露目したキャタピラー日本法人のハリー・コブラック代表執行役員が強調した．新型建機は大成建設と共同開発した．センサーでダ
ンプトラックとの距離を把握しながら、土を積み込む．建設現場での実証などを経て、２０２１年以降の実用化を目指す．
これに先立ち、２０年には同社初の無人建機である道路整備
用機械「コンパクター」を発売する．今後、画像認識技術やAI の活用も進めることで無人建機のラインアップを広げる．
212

「建設現場の９５％の作業は自動化できる」と見る．世界に先駆け無人建機を投入し、プログラミング手法や通信規格などで世界標準をつくりたい考えだ．
無人建機の開発競争が始まった背景には、世界的な建設現場での人手不足がある．建設現場は工場に比べて自動化が遅れ、少子高齢化が進む日本では人手不足が深刻になり、機械への代替ニーズは高まる．
ライバルのコマツも負けていない．AI を活用した無人ショ
ベルは、周囲の状況を画像で認識し、土砂の積み込みや進行・停止を自律して考えて判断する．２１年の商用化を目指す．
建機の技術進化に加え、「ドローンで建設現場を空撮する測量などを組み合わせ、建設現場のスマート化も加速する」．
コマツはデジタル技術の活用で先行してきた．９９年に GPSなどを使い、建機の稼働状況を遠隔監視できる「コムトラッ
クス」を自社建機に搭載した．このシステムを部品の故障検知に活用することで、効率的なメンテナンスにつなげてきた．
コマツの「止まらない建機」は、故障に伴う稼働ロスを最小化するとして世界の建設現場で重宝されている．今やコマツの売り上げの２割強は「コムトラックス」を活用したメンテ
ナンスなどのサービスが占める．
塗装ロボで日本開拓

スイスの ABB が日本で塗装用ロボットの技術提案を強化す

ABB 熟練工の技再現

る．熟練工の動作を再現するロボット技術を開発したほか、

日本経済新聞あらゆるモノがネットにつながる IoT 機能を搭載した塗装ロ

2019/7/6

ボットの展開を始めた．
新開発したシステム「SRP」は赤外線レーザーや専用コント
ローラーを使い熟練工などの作業の動作データを収集し、ロボットが即座に動作を再現する．技能伝承につなげるほか、
通常は１日程度かかる場合がある動作設定も数十分程度にできるという．

213

日通、倉庫に AI ロボ

日本通運は人工知能（AI)を活用したロボットで国内の物流

商品取り出しを省人化

倉庫の省人化を進める．９月から部品や商品を在庫から取り

日本経済新聞出す「ピッキング」の支援にロボットを順次、導入する．作

2019/7/10

業員を減らしても、ロボットの活用で従来とほぼ同じスピードで出荷できるようにする．人件費の抑制でピッキングにかかるコストを３割減らしたい考えだ．
スタートアップのラピュタロボティクス（東京・中央）のロ
ボットと制御システムを採用する．自律走行ロボットはコンパクトで、AI を使って他社製のロボットも含めて複数台を効率的に制御するシステムがある．
２～３人の作業員で担当していた仕事を、１人と２～３台のロボットの組み合わせに置き換えていく．受発注のシステム
からピッキングの指示が出た部品や商品の保管場所にロボットが自律的に移動し、作業員がその場所へ行って棚から必要な点数を拾いあげて、ロボットに備え付けられた箱に入れていく．
ロボットはピッキング作業そのものは行わないが、作業員のガイド役と集荷物の搬送役となって負担を軽減する．作業員
は棚から部品や商品を拾い上げる作業に専念できるため、効率も高まるという．
６月に日通がラピュタと東京都内の倉庫で行った実験では、作業員１人だけの場合に比べ、ロボットと一緒に作業するとピッキングにかかる時間は１割ほど短縮できたという．ロボットや制御システムの導入費を考慮しても、省人化でコストを削減する．

IoT 活用の現場

あらゆるモノがネットにつながる「IoT」．得られた膨大なデ①製造業ータの活用などで成長を目指す企業が増えている．各業界の安川電、１００万分の１秒

先端的な事例を訪ね、効果や課題などを探った．

で工場管理

埼玉県入間市．世界中から企業関係者が見学に詰めかける機

中国企業も関心

械部品工場がある．安川電機が２０１８年末に本格稼働した

日本経済新聞「安川ソリューションファクトリ」．注目点は、センサー技術

2019/8/22を活用した生産工程の「ケタ外れの見える化だ」．
ロボットや搬送設備に搭載されている約１千個のモーターをネットに接続．１００万分の１秒単位で稼働情報を収集し、全設備の操業の状態をひと目で分かるようにした．装置単体の稼働監視は珍しくないが、工場全体をこれほど精緻に214

可視化するのは他に例がないという．
「統合司令室」のモニター画面には無数の工程に分割された製造ラインの見取り図などが表示される．監視員が異変を察知すると、すぐにラインのスタッフに改善を指示．通常なら不具合の発見から改善まで数日～数週間かかるサイクルを
わずか数時間に短縮した．
設備が稼働しない時間を劇的に減らし、生産スピードは３倍になった．安川電機はこの工場を、自社製のロボットや IoTシステムを外販するためのショーケースとしても位置づける．「ある中国企業からは「お金はいくらでも払うからほしい」といわれた」．工場長は笑う．
こうした IoT 技術による「スマート・ファクトリー」は続々と誕生している．
ダイキン工業は１８年６月、堺製作所の敷地内で稼働した国
内２５年ぶりの新工場で、１日あたり約８０種類のエアコンを１本のラインで生産する仕組みを導入した．
生産中のエアコン一つ一つに設計仕様などを入力した IC カードを添付．生産ラインを流れてくると装置がカードの情報を読み取り、モニター画面に個別の生産手順が表示される仕組みだ．
多種類のエアコンを同一のラインで生産すれば、通常なら生産効率は低下しがちだ．ただ堺製作所では、従来工場と比べても生産性が１．５倍に高まったという．
消費者の嗜好が多様化するなか、少量多品種を量産品のように効率的につくる「マス・カスタマイゼーション」と呼ばれる生産手法の需要は拡大している．ダイキンは今後、他の工場でも展開する計画だ．
一方、海外でも先進的な取り組みが出ている．スポーツ用品大手の独アディダスがドイツと米国で本格稼働した「スピード・ファクトリー」．３次元プリンターなどの生産設備を直接ネットにつなぎ、消費者の足のサイズなどのデータを送信して、カスタマイズされた運動靴を数日間で生産するサービスの実用化を目指している．
日本がいまだ競争力を持つ製造業だが、中国なども国を挙げて IoT の活用に乗り出している．取り組み次第で一気に勢力図が塗り替わる可能性もある．
215

キャノン、ロボの「目」進人間と同じ生産ラインに並ぶ協働ロボットの仕事の場が画化

像処理技術の向上で広がっている．キャノンは２７日、協働世界最大手 UR と提携

ロボ世界最大手のユニバーサルロボット（UR,デンマーク）

画像認識技術生かすと提携すると発表した．キャノンの画像認識技術を活用し、人と協働、仕事の幅広くロボットが多様な作業をこなせるようにする．協働ロボは生

日本経済新聞産ラインの見直しがしやすいことから需要が高まっている．

2019/8/28

ファナックなど産業用ロボ大手も対応を急いでいる．
「ロボットに「鳥の目」を搭載することができる」．キャノン
は、協働ロボに監視カメラなどの画像処理システムを提供する狙いを語る．これまでロボオトは腕の先端部に画像センサ
ーを着けているだけのケースが多かったが、高精度の監視カ
メラでロボットの周辺の情報も判断できる．
例えば、車のネジを締める工程では、カメラの画像からネジを締め忘れた箇所を認識して、作業をし直すことができる．
従来はネジ締めの場所ごとに複数のカメラを設置し、ロボッ
トの制御プログラムを作る必要があった．
UR は自社のロボットにキャノンの画像処理システムを組み合わせて販売する．２００５年設立の新興メーカーの UR は協働ロボで６割のシェアを持つ最大手で、累計で３万７千台以上を出荷した．１８年の売上高は２億３４００万ドル（約２５０億円）だ．
キャノンはネットワーク監視カメラで培った暗所での物体の識別など画像処理機能などを核に、デジタルカメラ以外の需要を開拓している．協働ロボは人との接触を避ける機能もあり、一般的な産業用ロボットよりも狭いスペースで設置できる．安全柵の設置なども不要で、生産ラインの変更が頻繁な工場などで導入が進んでいる．米調査会社インサイトパー
トナーズは協働ロボットの世界需要が２５年には１９年の１０倍の約９千億円になると予想する．
日本の製造業でも資生堂が１７年にメーキャップ用品工場の一部にラインに採用するなど協働ロボットの導入が進んでいる．OKI も１８年から ATM の一部工程に導入した．
日本の産業用ロボット大手も協働ロボの市場拡大をにらんで、スタートアップ企業との連携で画像処理技術を強化している．
ファナックは１５年に資本業務提携した人工知能（AI)開発
216

のプリファード・ネットワークス（東京・千代田）と画像認識技術を開発し、年内にも新技術を搭載したロボットの出荷を始める．ナット締めや溶接の状態を AI で認識する．判別作業の妨げになっていた工場内の明るさに左右されない画像処理技術が核になる．
安川電機も１７年に AI 開発のスタートアップのクロスコン
パス（東京・中央）と資本業務提携した．AI の活用をめざす
子会社も設立し、コロスコンパスの社員と共同で AI を使った画像認識技術の向上を目指している．生産した製品の良否判定を担う機能を開発し、顧客への提案を始めている．
現状は人間のような素早い判断ができておらず「画像処理の速度の向上などが課題」（ロボット大手）との声も多い．ただコンピュータの処理速度の向上で「目」の機能の向上が進む．
産業用ロボットの市場規模は年間１兆５千億円程度とみられるが、これまでサーボモーターなどによる動作の正確さやスピードなど「手」の動きが競争軸が中心だった．日本勢が高い競争力を誇ってきたロボットの分野で、協働ロボの存在感が高まることで、「目」の性能がカギを握ることになりそうだ．
AI の判断根拠解明へ開発

人工知能（AI)活用を進める多くの企業が、AI の「ブラック激化ボックス」化に頭を悩ませている．
「深層学習」を使うと高度「XAI」で脱ブラックボッな分析ができる一方で、AI の判断根拠が不透明になるため、

クス化

人命などを左右する分野では使いづらい．そこで注目される

日本経済新聞のが「XAI（＝説明可能な AI)」だ．NEC や富士通だけでな

2019/7/23

く、世界の IT 企業が技術開発を加速する．
「現時点で AI を全面的に導入するのは難しい」．ある大手化学メーカーの人事担当者はこう漏らす．同社は昨年から、ヒューマネージ（東京・千代田）が手掛ける採用管理システム「i-wab」の AI 機能を試験的に使い始めた．担当者の判断で落とした学生の中から、AI が複数の有望候補を発掘．そのう217

ち１人が２０１９年、新卒として同社に入社した．
実績はあるが、試験導入にとどまるのは理由がある．AI は学生が採用サイトを訪問する頻度や説明会の出席率など、膨大なデータから合否を判定する．だが AI がどの情報を重視したのかは不明だ．「合格の根拠を上司に聞かれても説明できない」と担当者は話す．
AI が普及する中で「説明」を求められる場面が増えている．
人材採用は経営の根幹だ．医療行為では、AI の判断が人命を左右しかねない．
だが、現在の AI ブームの火付け役となった深層学習技術には、大きな問題がある．AI が独自の基準で複雑な計算をくり返すため、結論を導く過程がブラックボックスになりがちだ．そのため「なぜこんな結論になったのか」を、人間の頭で検証することが難しい．
仮に自動運転車が事故を起こした場合、AI の判断根拠がブ
ラックボックスでは原因を解明できない．
「説明責任」が求められるようになる．
これを克服できれば、企業の AI 活用が加速するため、IT 各社が開発競争を繰り広げる．「EXPLAINABLE（説明可能）
AI」の英文標記を略して、「XAI」と呼ばれる技術だ．
事業化で一歩先行したのが NEC．深層学習より旧式の技術を応用し、分析結果の根拠を示せる「ホワイトボックス型 AI」として売り込む．アサヒビールが飲料の需要予測に活用するなど導入例が増えている．NEC は「商談件数は１８年度末時
点で約４８０件に達した」と話す．
富士通は対照的に、多くの顧客が使う深層学習の改良に取り組む．同社は４月、国内の複数の大学と実証実験を始めた．
１８万件の遺伝子変異データを AI に深層学習させて、疾病の発生リスクを算出する．一方で既存技術を使って、別の手法でも医学論文などを分析．２つの結果を「答え合わせ」して AI の判断根拠を類推する．
この手法は金融機関の融資判断などにも展開できると富士通は見込む．AI 関連では２２年までの５年間累計で、４０００億円の売り上げを目指す．「透明性と説明責任の確保が重要になる」と話す．
日立製作所も米国の医療機関と XAI の実用化を模索してい218

る．電子カルテなどを活用して医療システムを高度化できるとみている．
XAI に取り組むのは日本企業だけではない．米国国防総省の国防高等研究計画局（DARPA）は、XAI などの研究に２０億ドル（約２２００億円）を投じると表明．米 IBM も１８
年、AI の挙動を分析して判断根拠を探るツールを発売した．
各国政府によるルール策定の動きも背景にある．日本政府は３月、「人間中心の AI 社会原則」に「説明責任の確保」を盛り込んだ．欧州連合（EU）も４月、AI 倫理指針で説明責任を求めた．
判断根拠を示せないブラックボックス AI は今後、企業だけでなく政府機関への導入に制約がかかる可能性がある．
米マッキンゼーは AI が３０年までに世界で１３兆ドルの経済効果をもたらすと予測する．深層学習ではやや出遅れた日
本の IT 業界だが、XAI の競争はこれからだ．
説明責任に加えて「倫理」の議論も AI 普及には欠かせない．
心を持たない AI が問題を起こすケースが頻発している．
米グーグルが１５年、写真検索で画像認識 AI を導入したところ、黒人を「ゴリラ」だと判断した．１６年には米マイク
ロソフトの会話型 AI が、悪意のあるネットユーザーに不適切な言葉を教え込まれ、ツイッターで差別発現を連発した．
採用の書類選考を AI に委ねて失敗したのが、米アマゾン・
ドット・コムだ．過去の履歴書データを AI に学習させたと
ころ、応募者の多くが男性だったため、女性に対して差別的な評価を下すようになったという．
どんなデータを学習させるかで AI は天使にも悪魔にもなる．
「倫理問題はトップが取り組むべき経営課題だ」と AI 動向に詳しい弁護士は指摘する．ソニーや NEC など倫理指針を公表する企業も相次ぐ．
AI に倫理を教え込むには、思考回路を人間が理解する必要がある．社会の様々な分野で活用するためにも、XAI の開発が急務になっている．

219

日立建機 中国で故障予知

日立建機は１０月、中国で油圧ショベルの故障予知サービス

テンセントと連携視野にを始める．建設機械内部を循環するオイルの監視データを人

日本経済新聞工知能（AI)で解析し、トラブルを未然に防ぐ．中国ネット大2019/8/手のテンセントと連携し、顧客の広範囲なデータを共有して建機の有効利用を提案するサービスの開発を視野にいれる．
平野社長が北京市で中国事業の今後の方針を明らかにした．
中国では、２０１４年から油圧ショベルのエンジンなどの稼働状況を常時監視し、不具合の情報を提供するサービスを提供しており、顧客の大半が利用しているという．
１０月からエンジンに加え、特殊なセンサーでエンジンオイ
ルや作動油の情報を監視するサービス「コンサイト・オイル」
を提供する．平野社長は「人間の血液に相当するオイルを監視対象に加え、主要部品の半分以上の故障を予知できるようになった．中国で故障予知サービスを本格的に展開する」と強調した．

AI でライン異常検知

ユニ・チャームは６日、５月に稼働した九州工場（福岡県苅

ユニ・チャーム 九州の新田町）を報道公開した．産業用ロボットなどで省人化を徹底

工場公開

した２６年ぶりの国内工場で、人工知能（AI)の稼働データ診

日本経済新聞断による生産ラインの異常検知や故障予測を初めて導入し2019/9/た．今後、国内外の工場に広める計画だ．
九州工場は敷地面積１３万平米．初期投資額は約１２０億円．乳幼児用紙おむつ「ムーニー」シリーズを中心に生産量の９割を主に中国へ輸出している．従業員は約５０人で「同程度の工場に比べ半分以下に抑えていく」（辻工場長）ため、グループ内で省人化で先行したスマートファクトリーと位置づける．
加工装置や運搬工程にセンサーを張り巡らせ、稼働データを収集．AI 学習を進めている．四国工場（香川県観音寺市）など他拠点からも遠隔操作で保守作業ができる．
２４時間稼働で現在は工場全体の３割程度を使って生産しており、今後は大人用紙おむつや生理用品のライン増設も視野に２０２０年度以降の稼働を目指す．高原社長は「アジアの技術者らが交流する拠点も設けたい」としており、技術と人材育成の両面でモデル拠点とする方針だ．

車生産に AI・３D プリン

中国内陸部の貴州省貴陽市にある貴州翰凱斯智能技術（ピクター

ス・ムービング）は無人走行の商用車を設計・生産する新興220

中国の新興ピクスが新風企業だ．年内に米テキサス州の顧客企業にカスタムカーを納

日本経済新聞車することが決まっている．

2019/10/

ピクスの創業者アンジェロ・ユー氏は米トランプ政権による中国製品への追加関税がこの先どうなるのか、あまり関心がない．
「我々が米国に輸出するのは『車を生産するために必要な技術』であって、車そのものではないから」．ユー氏はこう説明する．
２０１４年の創業以来、ピクスは主に自動運転の商用車の車台の設計・生産をてがけてきた．最近は車台だけでなく、飲料や軽食などを提供するフードトラック（キッチンカー）など、上ものを車台に搭載した特別仕様の無人走行車もつくっている．
設計・製造方法はユニークで、まず顧客企業の要望をもとに人工知能（AI)技術を使って設計．部品などの設計図を３D プ
リンター用のデータに変換し、生産に必要なデータをクラウ
ド上にアップロードする．３D プリンターがあれば、中国の工場でやっていることを別の場所で再現できるという．大量生産が前提の自動車メーカーに比べて生産拠点の移転がしやすいため、米中に限らず、トランプ大統領の次の標的になるかもしれないベトナムなど様々な国・地域の貿易摩擦の影響を回避できるという．
米サンフランシスコの貨物港で眠っていた工場を確保し、８月にはエンジニアを配置した．テキサス州の顧客向け商用車
はここで組み立てる．中国から完成車を輸出するより、輸送コストを大幅に抑えられる．
部品点数を減らすために同社が使っているのは、「ジェネレーティブデザイン（GD)」と呼ばれる AI 技術．様々な条件にもとづいて形状データを作成しながら設計する手法で、プログラマーが車体の大きさや最大積載量などの変数（パラメー
ター）を設定すれば、制約の範囲内で生産可能な様々なデザインが提示される．ピクスのエンジニアは「考えたことのな
いような提案ばかりで毎回驚かされる」と話す．
同社は乗用車の世界市場への参入も視野に入れている．ユー
氏は「生産現場のデジタル化は今後さらに進み、国際貿易は貨物を使う代わりにクラウド上で行われるようになるだろう」としている．
221

画像 x 数値AI 解析

人工知能（AI)スタートアップ、グルーヴノーツ（福岡市）は、グルーヴノーツ

数値と画像のデータを AI が同時に解析する技術を開発し

日本経済新聞た．深層学習の予測制度を高めることで、例えばこれまで分

2019/10/11

からなかったプラントなどの異常もいち早く予兆できるようにした．医療機関での病理診断や天気予報の精度向上な
ど、幅広い分野での活用を見込む．
新たな技術はクラウド上での AI サービス「マゼランブロックス」で提供する．これまではできなかった、異なる２つ以上のデータを同時に解析する「マルチモーダル AI」技術を開発し、新機能として追加した．同社によると、この技術を実用化したサービスは珍しいという．価格は機能によって異なるが、月額３０万円からとする．
例えば医療分野では、患者の心拍数などのデータだけでなくレントゲン画像などを組み合わせることで、より複雑な医療診断に使えるという．
エネルギー関連のプラントでは、センサーで計測した温度や振動数などの数値データとカメラで撮影した配管の様子などを掛け合わせて解析する．これまで検知できなかった異常にもいち早く気づけるという．
天気予報では従来は気温、日照時間、風速、湿度などの数値
データだけで予測したが、雨雲の衛星写真の画像データなども一緒に解析．予測精度が高まるという．
ディープラーニングは大量に集めたデータを AI が学習し、対象を解析して将来予測などをする．今までは大きく分けて
画像、数字、文字の３種類をそれぞれ解析していたが、マルチモーダル AI 技術では画像と数字を同時に解析できるようになった．
グルーヴノーツのマゼランブロックスは１９年９月現在で３８００社以上が利用し、プログラミングの知識がなくても深層学習の機能を搭載したソフトウェアなどが開発できる．

222

作業ミス・無駄 AI 解析

三菱電機はカメラで工場の作業者の動きを撮影し、作業のミ

三菱電機、分析時間 1/10

スや無駄を素早く解析するシステムを開発したと発表した．

に人工知能（AI)技術と映像解析技術を組み合わせ、分析にかか日本経済新聞る時間を同社従来比で 1/10 に縮めた．

2019/10

新システム「骨紋」は、作業者の腰から上の手や肩の骨格の動きを解析する．作業の手順に間違いがないかや、作業時間
は適切かどうかを分析．従来は人手で３０日かかった生産管理の工程を３日に短縮できるという．
作業員が疲れやすい動作をしていたりすると、コンピュータ
ーが自動で課題を指摘する．
日本の工場を支えてきた熟練技能者の退職が続くなか、メー
カー各社は現場の新たな競争力強化の仕組みづくりを求められている．一般的に工場の作業を綿密に分析するには、作業者の体にセンサーを取り付ける必要がある．
三菱電機は、センサーを使わない新システムは作業者にかかる負担が少ないとみており、他社にも導入を促す．

鉱山、AI で完全自動化

オーストラリアの資源大手が、人工知能（AI)などの技術を使

リオ・ティント、２１年にって、鉱山の採掘から出荷までを完全自動化する新たな取り採掘から出荷まで組みを、２０２１年から本格的に開始する．世界初の試みで、

日本経済新聞生産効率を最大限に引き上げ、不安定な鉄鉱石の市況が収益2019に与える影響を最小化する狙いだ．今後、資源ビジネスはど
う変わるのか．英豪大手リオ・ティントで、鉄鉱石部門の鉄道・港湾・コアサービス担当を務めるマネジング・ディレク
ターのアイバン・ペラ氏に聞いた．
リオが現在進める鉱山の完全自動化プロジェクトは「インテリジェント鉱山」と呼ばれ、２１年に開山する．豪州西オーストラリア州に位置する「クーダイデリ鉄鉱山」をまずは対象とし、リオ・ティントが過去１５年間で開発した自動運転
技術をすべて集結するという．
具体的には無人走行トラックや自動掘削機のほか、１８年に導入した無人走行の貨物列車などを導入する．操業は鉱山から離れたオペレーション・センターから遠隔操作で完全自動化する狙いだ．
ベラ氏は同計画について「鉱山から（出荷する）港湾、顧客の納入先に至るまで、一連の生産システム全体を最適化することが目標だ」と話す．効率的な運用で、燃料消費や温暖化
223

ガス排出の抑制効果も得られるとみている．
リオは自動化を５段階で進める計画だ．第１段階の「遠隔操作」や第２段階の「鉱山機械などの自動化」を終え、現在は第３段階の「故障予知」や第４段階の「生産と保守の最適化モデル」に取り組む．最終段階は１６の鉄鉱山と４つの港、鉄道網を継ぎ目なく一体化させることだ．
同社は、あらゆる鉱山機械がネットにつながる IoT の推進に向け、米アマゾン・ドット・コムが運営するクラウドサービ
スや、米マイクロソフトなどテック企業との連携を拡大してきた．
直近では、オランダの企業や豪モナシュ大などと連携し、AIを使った貨物列車の保守管理を開始した．鉄鉱石を運搬する
全長１７００km の鉄道網の状態を AI で分析し、故障が予想される区間を１００m 単位で特定する体制も整えた．
ドローンや高速カメラで貨物列車を撮影し、計１万４０００
両から、不具合のある車両を特定する技術も実用化した．故障を防ぐほか、計画的な保守管理が可能になったという．
鉱山操業の完全自動化に向けては今後、通信技術の活用も重要なカギになる．鉱山の通信は、従来は資源会社が自前でLTE(４G)を整備してきた．しかし来年以降、普及する次世代通信規格「５G」では通信関連企業との協力がカギ．ベラ氏
は「（５G の導入は）現在は大都市向けだが、鉱山でも使えるようになれば（状況を一変させる）ゲームチェンジャーとなる」と期待を示した．
工場設備を仮想空間で作ノルウェーのコグナイトは、日本市場に本格参入すると発表

成、した．同社は、工場などの設備をそのまま仮想空間で作成すノルウェー企業が AI で支る「デジタルツイン」を実現するための PaaS（プラットフ

援ォーム・アズ・ア・サービス）専業ベンダーである．石油プ

日経 XTECH（日経クロス

ラントや製造業の工場など「重厚長大な設備のデジタル化支

テック）

援に特化している」と、同社 CEO は同社の特徴を説明する．

2019/11/27

主力サービスがデジタルツインの作成に必要なデータの統合や分析機能を持った PaaS「コグナイト・データフージョン」である．
一般に、設備のデータはメーカーやセンサーごとにフォーマットがばらばらで、生産計画などの情報システムのデータと統合するのは難しいとされている．コグナイト・データフー224

ジョンは「人工知能（AI)などを活用して、フォーマットなどがバラバラのデータでも自動的に統合できる」と同社 CEOは言う．データ統合後に、設備ごとの稼働状況や導入時の情報、保守の履歴などを確認できる分析用のサービスも用意する．
艦船設計に AI 導入

防衛装備庁は艦船設計の一部に人工知能（AI)を導入する．

防衛装備庁

護衛艦の船体に装備する消磁コイルの艤装設計は熟練技術

コイル配置

に応用

者の判断で行ってきたが、遺伝的アルゴリズムの機械学習を

日本経済新聞組み込んだ消磁計算プログラムを作成して、熟練作業者が１

2019/11/26

００回の検証で２～３週間かかっていたものを３～４時間に短縮できた．今後は消磁計算プリグラムの結果を実艦のデータと比較し、精緻化を目指す．また、これまで使用してきた既存艦のデータを AI に学習させることでコイル配置位置
検討の AI 化も目指す方針だ．
護衛艦の設計では、機雷や航空用磁気探知機（MAD)などの脅威から守るため、船体にループ状の電線を巻いて、船体磁気を低減する．電線を船体のどこに何回巻くかなどの配置設計がポイントになる．コイルに流す電流とコイル配置位置を最適化して船体磁気を減少、精度の高い艤装設計につなげ
る．

225

付録２
ベイズ推論とその一例（新型ウィルス感染症）
一色 浩 ㈲数理解析研究所

226

226

最近では、AI(人工知能)というと、ニューラル・ネット
ワークを指すことが多いが、ニューラル・ネットワーク
はその一部に過ぎないし、AIのすべての機能を実現できるものでもない。将来においてもこの状況は変わらないであろう。
ニューラル・ネットワークの最大の問題点は、推論がブラックボックスであることと、過学習である。ベイズ推論にはこのような問題がない。しかも、人間の意
思決定において重要な意味を持つ主観を反映できる能力を有する。今後、ベイズ推論の重要性が増すことに疑問の余地はない。
227

227

1. はじめに2019年末に中国湖北省武漢で始まった新型コロナウィルスは、半年余りの内にパンデミア（COVID-19）となった。2020年5月はじめの時点で、世界の全感染者355万人、死者25万人に達したが終息からは程遠い。
PCR検査の感度が低いために、その実施法を巡ってさまざまな議論が飛び交っている。そのレベルは必ずしも高いとは言えない。思い込みを捨てて学術に基づいた議論が望まれる。
我々の議論の目的は、政府や専門家を批判するものではなくて、建設的なコメントを行って、国難を共に解決すべく側面から支援することである。
最近はAIというと、ニューラル・ネットワークを指すことが多い。
しかし、ニューラル・ネットワークには二つの大きな問題がある。
すなわち、過学習とブラックボックス推論である。ベイズ推論には、このような問題がないので、最近注目が集まっている。
228
228

おさらい

 p( x)dx = 1

確率密度関数： p( x)  0,
同時分布： p( x, y)
周辺分布： p( y) =  p( x, y)dxp( x, y)条件付き分布： p( x | y) = p( y)ベイズの定理：p( x | y ) =p ( y | x) p ( x)p( y )

独立性： p( x, y) = p( x) p( y) or p( x | y) = p( x)
229

229

ディープラーニング以外の学習法である確率論に基づいたベイズ推論による学習について述べる。
ベイズ推論による学習とは、データをX、未知変数をΘとして、同時分布p(X,Θ）のモデルを作り、ベイズの定理p(Θ | X) =p(X, Θ) p( X | Θ) p(Θ)
=
p(X)
p( X)

を用いて事後確率 p(Θ|X）を求めることである。
ベイズ学習は数理的に難しいが、ブラックボックス
でない。また過学習や過剰適合を起こさない。
230

230

ベイズ推論の参考文献
小島寛之、ベイズ統計学入門、ダイヤモンド社(2015)
松原 望、入門ベイズ統計、東京図書(2008)

須山敦志、ベイズ推論による機械学習入門、講談社機械学習スタート
アップシリーズ(2017)

ニューロ学習の問題点
ブラックボックス：推論の根拠が不明
過学習：学習し過ぎると学習データに可適合して汎用性を失うべイズ推論では過学習がない上に、データ量を増やすと精度向上が保証される。
ベイズ推論とは同時分布から興味の対象となる条件付き分布や周辺分布を算出すること。
231

231

赤玉、白玉問題：目をつぶって玉を選ぶ
p ( x = a ) = p ( x = b) = 1 2
袋a袋bp( y = r | x = a) = 2 3p( y = w | x = a) = 1 3
p ( y = r | x = b) = 1 4
赤玉と白玉の入った二つの袋

p ( y = w | x = b) = 3 4

同時分布の例選ばれた袋がaで、かつ赤玉の出る確率：p( x = a, y = r ) = p( y = r | x = a) p( x = a) =

2 1 1
 =
3 2 3

選ばれた袋がbで、かつ赤玉の出る確率：p( x = b, y = r ) = p( y = r | x = b) p( x = b) =

1 1 1
 =
4 2 8

232

232

周辺分布の例選ばれた袋にかかわらず、取り出された玉が赤玉である確率：p( y = r ) =  p( x, y = r )x= p( x = a, y = r ) + p( x = b, y = r ) =1 1 11+ =3 8 24ベイズの定理の例
取り出された玉が赤であることが分かった場合、選ばれた袋がaである確率は？
p( x = a | y = r ) =p( y = r | x = a) p( x = a) 2 1 11 8= =
3 2 24 11p( y = r )
233

233

ベイズ推論によるパラメーターの推定
赤玉と白玉が複数個入った一つの袋がある。玉の比率 θ は未知とする。袋から玉を取り出して色を確認し、また袋に戻すという試行を N 回行い、その結果から赤玉の比率 θ を推定できないか？
観測データを Y =  y1 , , yN  とすると、同時分布は
 N
p(Y, ) = p(Y |  ) p( ) =  p( yn |  )  p( ) n =1


今の目的は θ の値をデータ Y を観測することにより推定することである。この問題は下記の条件付き確率を計算する問題に帰着できる。
p( | Y) =p(Y |  ) p( ) p(Y |  ) p( )p ( Y)

234

234

Y : データ、  : パラメータp( | Y) =p(Y, ) p(Y |  ) p( )=p ( Y)p(Y)p( ) :

事前確率
p (Y |  ) : 尤度関数

p ( | Y ) : 事後確率

推論 or 学習の方法
0．誤差最小：ニューラルネットなど広く用いられる。
１．尤度最大： p(Y |  ) を最大にする  を求める。
２．ベイズ推論：（1）確率モデルの構築：
データYと未知変数θの同時分布p(Y,θ)を構築。
（2）推論の導出：
事後分布p(θ|Y)を解析的、数値的に求める。
235

235

ベイズ学習の利点と欠点
利点：最小あるいは最大を利用するフィッティングではないので、過学習や過剰適合を起こさない。
欠点：（1）数理的な知識を要する：
現象を確率モデルとして表現しないといけない。
さらに、構築したモデルについて、解析的あるいは数値的なアルゴリズムを導かねばならない。
（2） 計算コストが掛かる：
興味の対象となるモデルは複雑なことが多く、ほとんどの場合、解析的な事後分布が得られない。
近年、近似計算法が発達してきたので、確率推論に基づかない他の機械学習より遅いことはほ
とんどない。
236
236

2. PCR検査とベイズ推定
事前確率：人口100,000,000人の2,000人がコロナに感染
P(Corona)=2,000/100,000,000=0.00002
P(Ncorona)=99,998,000/100,000,000=0.99998
表1 PCR検査の信頼度
コロナ感染者

非コロナ感染者

テスト結果が陽性

P(Positive|Corona)=0.7
感度

P(Positive|NCorona)=0.3

テスト結果が陰性

P(Negative|Corona)=0.1

P(Negative|NCorona)
=0.9
特異度

感度は低すぎて絞込みを掛けなければ、スクリーニングに使えないであろう。特異度は非コロナであることの確定に使えよう。

237

237

事前確率とPCR検査の信頼度からテスト結果（陽性／陰性）と感染（感染／非感染）の同時確率を求めると，表2のようになる。
表2 PCR検査の同時確率（テスト結果×感染）
コロナ感染者
テスト結果が陽性

テスト結果が陰性

非コロナ感染者

P(Corona,Positive)=0.7×0.00002=0.000014

行の和P(NCorona,Positive)
P(Positive)=0.000014+0.299994=0.1×0.99998=0.099998= 0.100012

P(Corona,Negative) P(NCorona,Negative)
P(Negative)=0.000006+0.899982=0.3×0.00002=0.9×0.99998=0.000006=0.899982=0.899988
238

238

ベイズ推定を適用して、条件付き確率を求めると、表3のようになる。陽性の人が非コロナ感染者である確率
P(NCorona|Positive)は0.999860であるから、陽性の人のほぼ全員が非コロナ感染者、すなわち偽陽性になる。新型コロナ感染症は指定感染症であるから、陽性者は全員隔離される。多数の偽陽性は、医療崩壊につながる。これは大問題である。
表3 PCR検査の条件付き確率（テスト結果｜感染）
コロナ感染者

非コロナ感染者

テスト結果が陽性

P(Corona|Positive)=0.000014/0.100012=0.000140

P(NCorona|Positive)=0.099998/0.100012=0.999860 偽陽性

テスト結果が陰性

P(Corona|Nagative)=0.000006/0.899988=0.000007 偽陰性P(NCorona|Nagative)=0.899982/0.899988=0.999993
239

239

事前確率を種々変えた結果を図4に示す。

表4 事前確率を種々変えた結果
先験確率

PCR検査が陽性

感染者
P(Corona)

非感染者
P(NCorona)

0.00001
0.0001
0.001
0.01
0.1

0.999990.0009
0.009
0.09
0.9

感染者
P(Corona|Positive)
0.000023
0.000233
0.002330
0.023026
0.205882

PCR検査が陰性

非感染者
P(NCorona|Positive)

感染者
P(Corona|Negative)

非感染者
P(NCorona|Negative)

0.999977
0.999767
0.997670
0.976974
0.794118

0.000001
0.000011
0.0001110.001121
0.012195

0.999999
0.999989
0.999889
0.998879
0.987805240

240

仮に10,000人を対象にする。事前確率をコロナ感染者の確率P(Corona)=0.001、非コロナ感染者の確率P(NCorona)=0.999とすると、同時確率は表5のような結果になる。この結果から
2,997人になり正しく医療崩壊の原因になってしまう。一方、3人の感染者が見逃されてしまい、感染拡大につながってしまう。
テスト結果が陽性

テスト結果が
陰性

列の和

241

コロナ感染者

非コロナ感染者行の和P(Corona,Positive)=0.7×0.001=0.0007…7人

P(NCorona,Positive)=0.1×0.999=0.0999…999人

P(Positive)=0.0007+0.0999= 0.1006…1,006

P(Corona,Negative) P(NCorona,Negative)=0.3×0.001=0.9×0.999=0.0003…3人=0.8991…9,990人

P(Negative)=0.0003+0.8991=0.8994…8,994人

P(Corona)=0.0007+0.0003=0.001…10人P(NCorona)=0.0997+0.8991=0.999…9,990人

1.0…10,000人
2413. PCR検査と絞込み検査精度が低い場合には、検査対象を絞り込まないといけない。例えば、単に高熱を出したと言うだけではなくて、2日続けてとか、3日続けて発熱した者を検査の対象にすると、効果的な絞込みが可能になる。
ベイズ推論では、１日高熱が出た時のベイズ推論結果を、2日高熱が出た場合の事前確率とすることができる。
同様に、2日高熱が出た時のベイズ推論結果を、3日高熱が出た場合の事前確率とすることができる。
準備：事前確率：人口100,000,000人の2,000人がコロナに感染
P(Corona)=2,000/100,000,000=0.00002
P(Ncorona)=99,998,000/100,000,000=0.99998
高熱が出た人のデータとして，コロナ感染者の中で高熱が出た
人の条件付き確率 と非コロナ感染者の中で高熱が出た人の条件付き確率 P(HTmp|NCorona)をP(HTmp|Corona)=0.2， P(HTmp|NCorona)=0.01242
242

高熱が出たら新型コロナウィルス感染者か？
コロナ感染者でかつ高熱が出た人の同時確率P(Corona, HTmp)と非コロナ感染者でかつ高熱が出た人の同時確率P(NCorona, HTmp)はP (Corona, HTmp ) = P ( HTmp | Corona ) P (Corona )= 0.2  0.00002 = 0.000004
P ( NCorona, HTmp ) = P ( HTmp | NCorona ) P ( NCorona )= 0.01 0.99998 = 0.0099998
高熱が出た人がコロナ感染者である条件付き確率P( HTmp|Corona)と高熱が出た人がコロナ感染者である条件付き確率P(HTmp|Ncorona)はP (Corona, HTmp )P (Corona | HTmp ) =P (Corona, HTmp ) + P ( NCorona, HTmp )0.000004= 0.0003998,
0.000004 + 0.0099998
P ( NCorona, HTmp )P ( NCorona | HTmp ) =P (Corona, HTmp ) + P ( NCorona, HTmp )
=

=
243

0.0099998= 0.9996002
0.000004 + 0.0099998

2432日高熱が出たら新型コロナウィルス感染者か？
コロナ感染者でかつ二日続けて高熱が出た人の同時確率
P(Corona|2HTmp)と非コロナ感染者でかつ二日続けて高熱が出た人の同時確率P(Ncorona, 2HTmp)は…付録参照
P (Corona, 2 HTmp ) ~ P ( HTmp | Corona ) P (Corona | HTmp )= 0.2  0.0003998 = 0.00007996
P ( NCorona, 2 HTmp ) ~ P ( HTmp | NCorona ) P ( NCorona | HTmp )= 0.01 0.9996002 = 0.009996002
したがってP (Corona, 2 HTmp )P (Corona, 2 HTmp ) + P ( NCorona, 2 HTmp )0.00007996== 0.007691566,
0.00007996 + 0.009996002
P ( NCorona, 2 HTmp )P ( NCorona | 2 HTmp ) =P (Corona, 2 HTmp ) + P ( NCorona, 2 HTmp )0.009996002== 0.961542168
0.00007996 + 0.009996002
P(Corona|2HTmp)は0.00769と、P(Corona|HTmp)のほぼ20倍になった。
P (Corona | 2 HTmp ) =

244

244

3日高熱が出たら新型コロナウィルス感染者か？
コロナ感染者でかつ3日続けて高熱が出た人の同時確率
P(Corona|3HTmp)と非コロナ感染者でかつ二日続けて高熱が出た人の同時確率P(NCorona|3HTmp)は、同様にして

P (Corona,3HTmp ) ~ P ( HTmp | Corona ) P (Corona | 2 HTmp )= 0.2  0.007691566 = 0.001538313
P ( NCorona,3HTmp ) ~ P ( HTmp | NCorona ) P ( NCorona | 2 HTmp )= 0.01 0.961542168 = 0.00961542168
したがってP (Corona | 3HTmp ) =P (Corona,3HTmp )P (Corona,3HTmp ) + P ( NCorona,3HTmp )0.001538313== 0.137919104,
0.001538313 + 0.00961542168
P ( NCorona,3HTmp )P ( NCorona | 3HTmp ) =P (Corona, HTmp ) + P ( NCorona, HTmp )=0.00961542168= 0.862080895
0.001538313 + 0.00961542168

P(Corona|3HTmp)は0.138と、 P(Corona|2HTmp)のほぼ18倍になった。
245

245

4日高熱が出たら新型コロナウィルス感染者か？
コロナ感染者でかつ4日続けて高熱が出た人の同時確率
P(Corona|4HTmp)と非コロナ感染者でかつ二日続けて高熱が出た人の同時確率P(NCorona|4HTmp)は、同様にして

P (Corona, 4 HTmp ) ~ P ( HTmp | Corona ) P (Corona | 3HTmp )= 0.2  0.137919104 = 0.02758382
P ( NCorona, 4 HTmp ) ~ P ( HTmp | NCorona ) P ( NCorona | 3HTmp )= 0.01 0.862080895 = 0.00862080895
したがってP (Corona | 4 HTmp ) =P (Corona, 4 HTmp )P (Corona, 4 HTmp ) + P ( NCorona, 4 HTmp )0.02758382== 0.761884743,
0.02758382 + 0.00862080895
P ( NCorona, 4 HTmp )P ( NCorona | 4 HTmp ) =P (Corona, 4 HTmp ) + P ( NCorona, 4 HTmp )=0.00862080895= 0.238112853
0.02758382 + 0.00862080895

P(Corona|4HTmp)は0.762と、 P(Corona|3HTmp)のほぼ5.5倍になった。

246

246

東京都の2020年5月10日時点での現状
人口： 13,953,577人（2020年2月1日）
累積感染者：4,868人
隠れ累積感染者推定： 48,680人
隠れ感染者を含むコロナ感染者：P(Corona)=0.00384… 53,760人
非コロナ感染者：P(NCorona)=1-0.99616…13,900,000人
P(Corona,Positive)=0.7×0.00384=0.00269…37,660人 真陽性P(NCorona,Positive)=0.3×0.99616=0.298848…4,184,000人 偽陽性
P(Corona,Negative)=0.1×0.00384=0.000384…5,376人 擬陰性P(NCorona,Negative)=0.9×0.99616=0.896544…12,552,000人 真陰性
１回高熱絞込み
P（Corona,HTmp）=0.2×0.00384=0.000768
P(Ncorona,HTmp)=0.01×0.99616=0.0099616
P（Corona|HTmp）=0.000768/(0.000768+ 0.0099616)=0.07158
P(Ncorona|HTmp)=0.0099616/(0.000768+ 0.0099616)=0.92842
247

247

2回高熱絞込み
P（Corona,2HTmp）～0.2× 0.07158 =0.014316
P(Ncorona,2HTmp)～0.01× 0.92842 = 0.0092842
P（Corona|2HTmp）= 0.014316 /(0.014316 + 0.0092842)=0.6066
P(Ncorona|2HTmp)= 0.0092842 /(0.014316 + 0.0092842)=0.3934
3回高熱絞込み
P（Corona,3HTmp）～0.2×0.6066=0.12132
P(Ncorona,3HTmp)～0.01×0.3934=0.00393
P（Corona|3HTmp）=0.12132/(0.12132+0.00393)=0.9686
P(Ncorona|3HTmp)= 0.00393 /(0.12132+0.00393)=0.0314
絞込みの効果
1回絞込み

2回絞込み

3回絞込み

P（Corona|ー）

0.072

0.607

0.969

P（NCorona|ー）

0.928

0.393

0.031

248
2回高熱以上の絞込みを掛ければ、スクリーニングに使える。

248

絞り込むことの矛盾と対策
絞り込むことに矛盾があることを指摘したい。
発熱その他の症状で絞り込むということは、発症者をあぶりだすことを意味し、発症しない感染者を見逃してしまう。
しかも発症しない感染者が感染者全体の80％近くいるということと、発症しない感染者も未感染者を感染するということである。
発症者をほぼ全てあぶり出せれば、その背景にいる未発症者数を推定できるが、特定はできない。
未発症者は2週間後には治癒するので、感染力を失うが、現未発症者（隠れコロナ）をあぶり出す方法は、クラスター
追跡しかないのであろうか？もしもそうならば、携帯電話を利用する方法を積極的に導入せざるを得ない。
249

249

4. 最後にPCR検査の感度が低いために、その実施法を巡ってさまざまな議論がなされている。そのレベルは必ずしも高いとは言えない。思い込みや固定観念によるものが多いが、学術に基づいた議論を行い、合理的な結論を導かねばならない。
寺田寅彦の言葉に「ものをこわがらな過ぎたり、こわがり過ぎたりするのはやさしいが、正当にこわがることはなかなかむつ
かしいことだ」というものがある。

PCR検査は判断の材料を与えるものであるが、そのやり方と結果の判断を誤ると、医療崩壊や感染の急拡大を招きかねない。
判断を誤まらないためには、PCR検査のなんたるかを学術的に正しく理解することが欠かせない。本論がその助けとなれ
ば幸いである。

PCR検査の絞り込むことの矛盾と対策についても考察した。250
250

付録
コロナ感染者が2日続けて発熱は

P (Corona, 2 HTmp ) = P ( HTmp | Corona ) P ( HTmp, Corona )= P ( HTmp | Corona ) P (Corona | HTmp ) P ( HTmp )非コロナ感染者が2日続けて発熱は、同様に考えてP( NCorona, 2 HTmp ) = P ( HTmp | NCorona ) P ( NCorona | HTmp ) P ( HTmp)
正規化するとP(Corona | 2 HTmp ) = P ( HTmp | Corona ) P (Corona | HTmp )   P( HTmp | Corona ) P (Corona | HTmp ) + P ( HTmp | NCorona ) P ( NCorona | HTmp) −1

P( NCorona | 2 HTmp ) = P ( HTmp | NCorona ) P ( NCorona | HTmp )   P( HTmp | Corona ) P (Corona | HTmp ) + P ( HTmp | NCorona ) P ( NCorona | HTmp) −1

2回目のベイズ推定において、事前確率 P(Corona) と P ( NCorona ) を、
1回目のベイズ推定の結果 P(Corona | HTmp ) と P ( NCorona | HTmp )に変えると、二日続けて発熱した場合のベイズ推定ができる事が分かる。251
251