AI・データサイエンス社会実装ラボ〜人財育成と社会実装を加速〜
須崎

OKIと中央大学は共同で「AI・データサイエンス社会実装ラボ（以下、AI社会実装ラボと呼ぶ）」を設立した 。AI社
1）

昌彦

竹内晃一

実が必要であるが、この層の人財が社内で不足していることがこれまでの課題であった。

会実装ラボの主な目的は、オープンイノベーションの拠点

一方、O K Iと中央大学ではA ・
I データサイエンスに関すとしてOKIが提起したAI関連の実課題をOKIと中央大学

る共同研究を2008年以来10年以上に渡って継続し、さまが共同で解決することと、それにより実践力のあるAI人財ざまな課題の解決を共同で進めてきた 3）。その間、O K I社を育成することである。またAIに関する最先端の知識や技員の大学への長期派遣や、学生のインターン受け入れな術の獲得、学生への実践教育の機会提供による社会貢献どの交流により信頼関係を構築している。また中央大学はも目指している。

建学以来の実学志向により社会連携の制度が充実していることと、AI・データサイエンスに関する優れた教授陣を抱えていることが特長である。このような背景から、OKIと中設立の背景

央大学でAIに関する包括的な連携を開始した。

OKIの中期経営計画2022 2）の中では、成長戦略としてモ中央大学の教員を指導者層として実課題解決のプロジェノづくりとA Iエッジ技術の融合を掲げ、これを支える人財クトに組み入れることによって、OKIのAI人財強化に関するの育成・確保を取組みの一つとして示している。具体的に課題の解決を図る。実践力のあるAI人財の増強やAIによは、AIエッジ領域を担うAI人財を大幅に増強する。OKIはる実課題解決の事例を多く積み上げることにより、AI関連2013年ごろから社内のデータサイエンティストの育成を事業を拡大して成長戦略の実現が期待できる。

開始し、2018年からは本格的にAI人財の強化に取り組んできた。2019年には職種や役割ごとに求められるAIスキル

AI 社会実装ラボの概要を定義し（表1）、スキルの保有状況によってAI人財をレベル分けした人財ポートフォリオを策定した。

AI社会実装ラボは、中央大学が全学のAIリテラシー教育と社会連携を目的として2020年4月に設立したAI・データ

人財レベルと求められるスキルサイエンスセンターの企業連携第一号である。AI・データ

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サイエンスセンターの所長は2020年3月まで統計数理研

䝺䝧䝹㻌㻡㠉᪂ⓗ䝋䝸䝳䞊䝅䝵䞁䜢๰ฟ究所の所長でもあった樋口知之教授が、A I社会実装ラボ

䝺䝧䝹㻌㻠㻭㻵䝡䝆䝛䝇䛻⢭㏻䛧௚⪅䜢ᣦᑟの責任者は中央大学理工学研究所長でもある鎌倉稔成䝺䝧䝹㻌㻟㻭㻵㛵㐃ᴗົ䜢⊂ຊ䛷㐙⾜

教授が任に当たっている。AI社会実装ラボは都心でアクセ䝺䝧䝹㻌㻞ᣦᑟ䛜ᚲせ䛰䛜୍㏻䜚䛾ᴗົ䜢㐙⾜

スのよい中央大学後楽園キャンパスに、OKI専用の居室を䝺䝧䝹㻌㻝㻭㻵䛾ᇶᮏⓗ䛺⏝ㄒ䜢⌮ゎ構えている。

表1

O K Iは生産現場に関するデータやエッジから収集される現場データを数多く保有し、現場の課題も熟知しているレベル1はOKIグループ全社員が保有すべきスキルと定が、最新の幅広いA I活用の知識が必ずしも十分ではない。

義し、2020年度から全社でAIリテラシーに関する教育を開

また、中央大学はAI研究では先進の知見をもつものの、現始している。レベル2以上は知識だけでなく実践力を持つ場のデータや課題を直接目にする機会は多くない。そこで人財とし、実業務でどの程度AI活用の経験があるかにより

A I社会実装ラボでは、O K Iの社員と中央大学の教員が混レベル分けしている。OKIが定義する実践力のあるAI人財成チームを結成し、双方の強みを融合することにより課題を育成するためには、AI関連の実課題解決を経験すること解決にあたる（図1）。

が必要である。したがって、レベル4以上の指導者層の充22

OKI テクニカルレビュー
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図1

OKI と中央大学のそれぞれの強み
写真 1

図2は混成チームのイメージである。AI社会実装ラボの現場で実機を前に議論専任教授の指導やサポートのもとで、O K Iの社員がプロジェクトリーダーとなってメンバーとともにプロジェクトをプロジェクト事例推進する。メンバーにはOKIの社員のほか学生を含むことここではモノづくりに関係するプロジェクトの事例を紹もある。さらに、専門分野のアドバイザーとして中央大学介する。の学内はもちろん、学外の専門家を招聘できる。このよう（1）外観検査効率化な体制を取ることで、OKIは企業だけでは触れられない最

OKI工場での基盤製造工程での、はんだの良否判定に新のAI技術を利用できる。
また、大学は学生に対して実デー関するプロジェクトである。はんだの不良には、隣り合うタに基づいた実践教育の場を提供できる。

はんだが繋がるブリッジや、はんだの中に穴が空くボイドপ৾崡崧崫崽੐଑঻‫؟‬ਃଡઇ౸$,嵣崯嵤崧崝崌崐嵛崡঺ভৰಎ嵑嵄ଞ๺崿嵕崠崏崗崰嵒嵤崨嵤嵉嵛崸嵤ଢ଼஢৖୅
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௧୅ী৙崊崱崸崌崞嵤などがある（図3）。はんだ良否判定はX線検査装置により自動化されているが、不良品の出荷を防ぐため判定基準を大きく安全側に設定している。したがって、良品と判定して問題のない微小なズレなども不良品と分類されている。
現状では検査装置による判定の後工程として目視による嵉嵛崸嵤হ঵৖୅6(嵉嵛崸嵤হ঵৖୅৫৅঻৾েଁੑ৾௧వఊ૒

図2

混成チームのイメージ再確認を実施し、その対応に時間と労力がかかっていることが課題である。このプロジェクトでは後工程を更に自動化して、良／不良判定の効率化を目指す。

プロジェクトの運営
AI社会実装ラボを設立して以来、スマート工場の実現や商品の付加価値向上、顧客案件及びPoC（Proof of Concept：仮説検証）の課題解決など複数のプロジェクトが進行している。
プロジェクトの開始前にはO K Iと中央大学の双方で意(a) ブリッジ(b) ボイド
図3

はんだ不良の例

見交換を重ね、課題及びその背景や目的に対する共通理解を深めている。いくつかのプロジェクトは中央大学の教目視判定では周囲のはんだの状況を参考にするなど、授陣がOKIの工場や事業所を訪問し、工場の製造ラインや人間の経験に基づく判断が含まれているため、良品と不良AT M、プリンターなどの実機を前に、製造工程、装置の説品の境界が曖昧なものが多い。また、撮像時のズレや映込明を受け、それぞれが持つ課題の理解を深めた（写真1）。

みなども完全に排除することは難しく、人手による正解ラ

また、A I社会実装ラボの居室にO K Iから実験装置を持ちベルデータにも間違いや判断のバラツキが混入し、機械学込んで、データを継続的に取得しながら課題解決方法の習のデータとして適していない。これに対し、画像の見え議論を重ねている。
このように、OKIと中央大学が同じ目線で課題に取り組むことがAI社会実装ラボの大きな特長である。

方に基づいて高次元データを低次元に圧縮して可視化する技術を用いてデータの品質を分類したうえで、半教師付き学習を用いるなどの対策を進めている。

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（2）紙幣認識部の予兆検知

これに対し、OKIに依頼することなくお客様自身で最適ATMなどの機器の微小な異常を検知し、故障が発生すな印刷設定を求められるよう、調整用のテストパターンをる前に部品交換などを行うことを予防保守という。海外印刷した媒体をスキャンし、この画像データと厚みなどのATM事業では、保守員が広大な地域をカバーする必要が媒体情報を用いて最適な印刷パラメーターを自動的に設あるため故障発生時に即座の対応が難しく、予防保守は定するサービスを計画している。印刷パラメーターは媒体顧客満足や保守業務効率化の観点で重要な課題となって情報からある程度決定できるものの、人手で調整する際にいる。特に紙幣を受け入れて金種や真偽を判別する紙幣はテスト印刷物のカスレやにじみなどに注目していること

認識部は繊細な機構であり、部品などの劣化により認識率から、これらの情報を画像データから抽出することが望ま低下や紙幣のリジェクトが発生しやすくなる。一方、故障予れる。ただし、これらの特徴はテスト印刷物の中のほんの知のために新たなセンサーを設 置することは、コストや一部分であったり、ぼんやりとしか現れなかったりするため、ATM内部のスペースの問題で困難である。そこで、現状のこの情報を効率よく抽出することが課題となっている。本

運用で記録しているログファイルを元に、故障の予兆を検プロジェクトでは、ディープラーニングを利用して最適な印知する手法の検討を開始した。

刷パラメーターを予測できる手法の確立を目指す。

計算機統計学などを専門とする教員も参画し、ログデータをさまざまな切り口で整理したうえで、各種統計解析手法を用いて故障に繋がる因子の分析を進めている。

（5）多点型レーザー振動計による異常検知
多点型レーザー振動計とは、物体にレーザーを照射して反射光の波長の変化を捉えることで物体の振動を計測す（3）紙幣の落書き検知る装置である5）。また、光スイッチにより照射光を時分割に国内の紙幣ではほとんど見られないが、海外の紙幣に切り替えることで複数点で計測でき、本体とセンサーヘッは単なるいたずらやメッセージ性を込めた落書きのある紙ドを光ファイバーで繋ぐことにより長延化ができることが幣がしばしば流通している。落書きが広範囲にわたる場合特長である。これにより例えば施設内の複数機器異常をなどは偽造券と判別して受け入れない可能性もあるが、落振動計測によりモニタリングする場合に、計測装置を1台書きの程度が小さいときなどは汚れと区別できずに真券と導入するだけで良いなどのコストメリットがある。

して受け入れる場合がある。還流型ATMに落書き紙幣が多点型レーザー振動計による異常検知や、異常の予兆入金されて真券として受け入れた場合、可能な限りこれををより正確に検知するために、対象機器の振動を計測すべ出金させないようにすることが求められている。

き部位を特定することが重要である。このため、
プロジェク

落書き検知は、紙幣認識部のセンサー類を変更することなトに精密機械工学科の教授を招聘し、機器の構造や故障く、かつ従来の紙幣認識の処理時間の範囲内で行う必要がのメカニズムにまで立ち戻ったうえで、データの取得方法ある。これに対し、ディープラーニングを利用した手法や色や故障予測手法の確立を目指している。

相情報を用いた手法などを応用して解決策を検討している。
（4）
プリンター自動媒体調整

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リカレント教育

プロ用カラーL E Dプリンターはお客様の商品のラベル

コロナ禍によるリモートワークの拡大により、社内の教育やパッケージといった媒体への印刷が想定され、中には紙もオンライン化への転換が進んでいる。これまでは集合研修だけではなく耐水紙やフィルム素材などの特殊な加工がを中心に行われてきた技術者向けのAI教育も、事前のビデされた媒体が使用されることが多い4）。このため一般的なオ学習とオンラインワークショップの組合わせの形態に変化

オフィスプリンターに比べ、幅広い媒体に安定して印刷でしている。ビデオ学習は都合の良い時間に受講できることにきる設計となっているが、お客様が使用する媒体によって加え、個人の興味やスキルレベルに応じて選択的に受講では標準で用意されているどの印刷設定を使ってもカスレなきる利点がある。このため、技術者向けのAI教育でも、社内どの印刷不良が解消できず、新たな設定が必要となる場外の多数のコンテンツを分野やスキルごとに用意している。

合がある。OKIではお客様の依頼により印刷したい媒体をAI社会実装ラボの目的の一つとして、OKIの社員に向け預かり、印刷設定を最適化するサービスを実施している。

たリカレント（学び直し）教育の充実を図っている。手始めに、

しかし、このサービスには「媒体送付のための時間がかかAI社会実装ラボの教員によるビデオ学習コンテンツを収録る」、「お客様とOKI技術者のQ&Aが必要となる」などの課し、OKI社内向けに公開している。今後はAI・データサイエン題がある。

スに関するミニセミナーなどの開催も計画している。

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おわりに各プロジェクトの継続期間は3〜6ヶ月を目安にしている。
それ以上の長期で検討が必要となった場合には、A I社会実装ラボから離れて個別の共同研究への移行を考えている。今後も、AIの課題に基づく新規のプロジェクトを毎年5〜6件ずつ同時並行で進める予定である。プロジェクトに参画して実践力を身に付けることにより「レベル4」の人財強化も含め、3年間で40〜50名の人財レベルアップを計画している。

◆◆

1）OKIプレスリリース、OKIと中央大学、「AI・データサイエンス社会実装ラボ」を設立、2020年8月20日
https://www.oki.com/jp/press/2020/08/z20043.html
2）OKIプレスリリース、「中期経営計画2022」の策定について、2020年10月29日
https://www.oki.com/jp/press/2020/10/z20076.html
3）平本美智代、前野蔵人、竹内晃一、伊加田恵志：AI技術強化のための大学連携事例、OKIテクニカルレビュー 229号、Vol.84 No.1、pp.28-31、2017年5月
4）及川真史、金井邦夫、嶋田徹一：インダストリープリント
におけるA Iを活用した特殊媒体印刷、O K Iテクニカルレ
ビュー 230号、Vol.84 No.2、pp.54-57、2017年12月
5）丹野洋祐、木村広太、藤井亮浩、佐々木浩紀：光ファイバーベース多点型レーザー振動計〜設備監視の高精度化と省人化を可能に〜、O K Iテクニカルレビュー 236号、Vol.87 No.2、pp.16-19、2020年11月

須崎昌彦：Masahiko Suzaki. イノベーション推進センター
ＡＩ技術研究開発部
竹内晃一：Koichi Takeuchi. イノベーション推進センター
企画室

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