Konica Minolta Day技術

2023年12月12日
常務執行役

江口 俊哉

© KONICA MINOLTA

みなさん、こんにちは。
技術を担当している江口です。
ここからは、技術に関する考え方をお話したいと思います。

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150年間磨き続けたコア技術をAIで進化、社会の “みたい” に応え続ける
1873年

原点

2030年

「コア技術の強み」で事業拡大「コア技術＋AI」で社会課題解決

1. 強化事業の拡大に貢献する技術
FORXAI Imaging AI
光学画像
コア技術

微細加工

2. 環境・脱炭素に対応する技術
AI強化センシング

材料

気候変動への対応

有限な資源の有効利用

3. DX推進と生成AIの活用© KONICA MINOLTA

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今年はコニカミノルタ創業150周年ということで、ここで新しい技術中計を作るに当たって、しっかりと過去を振り返り、当社のコア技術の強みとは、本質は何なのかを徹底的に考え直し、見極めて、この技術たちが今後のコニカミノルタにどのように生かされてゆくのかを考えた上で、これからはその特徴となる「光学」「微細加工」「材料」「画像」、これらの技術の強みを生かしつつ、この時代の変化に合わて、AIの技術をその技術に掛け合わせ、徹底的に使い込んで、我々の事業を大きく拡大させていきたいと考えています。
そこで、これから強化していきたいと考えている３つの項目について、今日はお話したいと思います。
一つ目は、これから当社が成長していくための強化事業、ここをFORXAI Imaging
AI、画像AIの技術を徹底的に使って付加価値を高めて、我々の事業を更に広い範囲へ拡大し、成長させてゆくことです。
二つ目は、先行の仕込みになりますが、社会に貢献していく、世の中に貢献していくという意味を込めて、環境と脱炭素、これに対応する技術を作っていきます。その一つの代表が、AI強化センシングでして、当社が得意としているセンシング技術、これに当社独自のAI技術を組み合わせて、環境負荷を低減するような技術として世の中に社会実装していく取り組みを始めています。
三つ目は、AIを徹底的に会社で使っていくために、だいたい10年間ぐらいで育成、採用してきたAIやデータサイエンスの人財が活躍することで、社内の業務のDXとお客さまとの協創の中でのDXの推進、これを徹底的にやることです。さらには、昨年から急速に展開が始まっている生成AIを我々がどのように使っていくかの取り組みをご紹介したいと思います。

2１．強化事業の拡大に貢献する技術© KONICA MINOLTA

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3

“コア技術の強み”の本質（光学、微細加工）と強化事業⚫ 自社開発の高精度計測技術を基盤として、関連技術を強化しながらトップレベルの製品を提供

設計
シミュレー
ション

光学コンポーネント

光線追跡

多層膜反射
表面回折構造による光のコントロール

微細加工

超高精度研磨レンズ（半導体製造装置）

車載レンズ（広角/遠赤外）

光計測機器
薄膜+微細加工による
超撥水レンズ

薄膜形成

高精度計測

内製
干渉計

物体色計測

光源色計測

レンズ透過波面評価 (～λ/100）© KONICA MINOLTA

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ここから、強化事業に我々の持っているコア技術がどう生かされているか、という本質の部分を皆さまにご紹介したいと思います。
まず、光学と微細加工技術ですが、これはカメラ、このレンズなどの分野で、過去大きなシェアを持っていたCDのピックアップレンズなど高精度なレンズを作ってきた技術から極めてきた技術の要素群になります。
一つは、非常に高精度なレンズを作るための設計シミュレーション技術、二つ目が、それを実現するための高度な微細加工技術、また、高い付加価値を得るための薄膜形成技術、これらの総合技術が、これまで、さまざまな光学製品の付加価値を高め、世に無いもの、世界初というものを作り続けてきました。
これらを支えているのは、実は高精度なレンズを作るための評価技術を自社で開発出来てきたことが強みの本質だと考えています。
ここに、レンズの透過波面評価、λ/100 と書いてありますが、これはレンズの磨き方を如何に高精度に磨けるかを評価できているかという数値になります。λ/100を例えると、関東平野の大きさのレンズを作ろうとしたときに、どのくらいの凸凹の誤差を許すかという評価が、たったの5㎜を検出できる評価技術となっています。
こういった技術を当社が早くから作り、その評価技術と共に、新しい高度な技術とレンズを作ることによって、これからの光学コンポーネントは半導体領域の高精度なレンズや高機能な車載レンズを提供し、さらには業界でスタンダードとなっている物体色や光源色の測定を行う事業を支え続けています。
これからも、半導体やディスプレイの領域といった新たな領域にこの技術はまだまだ生きているので、更に高めて伸ばしてゆきたいと考えています。

4

“コア技術の強み”の本質（材料）と強化事業⚫ 高度な材料設計・解析技術を基盤として、環境対応や色・光で ”みたい“ に応える材料を提供
環境対応型ケミカルトナー

粒子形成
・分散

顔料
顔料

乳化重合プロセス

化学合成

材料
ライブラリ

機能性ポリマー
機能性ポリマー

スチレン-アクリル
スチレン-アクリル
樹脂（コア）樹脂（コア）■■

機能性分子設計

高純度化合物

色素材料

発光材料

■■
■■

植物由来の植物由来の低融点ワックス低融点ワックス■■■■■ ：溶融特性に寄与■ ：溶融特性に寄与■ ：耐熱特性に寄与：耐熱特性に寄与■■：バイオマス由来■ ：バイオマス由来

精密分析

超薄層シェル
超薄層シェル■■ディスプレイ後延伸技術（広幅化）

製膜

材料設計
・解析

コア・シェル設計

スマートデバイス

大型テレビ

データ駆動（MI/PI）

高機能ディスプレイ© KONICA MINOLTA

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次に材料の技術です。フィルム、複写機のトナーを作り、その性能や機能をどんどん高め、極めてきた、その過程で培ってきた技術群になります。
当社の特徴としては、フィルムを作るところから始まった、粒子を形成して、それを材料の中に適切に分散させる技術が当社の強みとなっています。さらにそこに使う化合物は高純度で作ることができ、画像の会社として発光材料や色素材料などの膨大なライブラリを持っていることが資産となります。
また、世界でもこの技術を持っている会社は少ないですが、フィルムで培ってきた、溶液を流して、延ばして、光学的に優れたフィルムを作る製膜技術を保有しています。
単に材料の技術といっても、材料部材を売っている会社とは違う、複合技術、総合技術が当社の強み、というのが本質です。
これらを支えるための精密な分析技術を両輪で回すことによって、求める材料を素早く、正確に作っていくことができます。これらの技術はさらに応用範囲が広いと考えています。
今も、環境対応のケミカルトナー、ディスプレイの部材などお客様の求めるものを素早く作っています。これからも展開の幅の広い領域だと考えています。

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“コア技術の強み”の本質（画像）と強化事業⚫ 画像入力・処理・作像プロセスを磨きジャンルトップのサービスを提供
プロフェッショナルプリント

画像入力
高速・高精度スキャン

画像処理

分光測色計

高精度な色再現
高速・高精細画像処理

作像プロセス

商業印刷

パッケージ印刷

ラベル印刷

テキスタイル印刷

メディカルイメージング

高速・高画質プロセス
高精度ロール紙搬送

超音波診断

DR

画像認識
+AI
物体認識・骨格検出

2D/3D 骨格追跡

医療IT
© KONICA MINOLTA

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次は画像です。写真、複写機、医療機器など、画像を作るのが常に当社の得意な分野でした。
そこには必ず、入力と処理と撮像、作像のプロセス、これが三位一体となって作り上げていきますので、どれか一つが欠けても当社のような画は作れない、色は出せない、そういう技術群になっています。
途中から、これらの全てがデジタル化されたことによって、画像認識もこういった過去の経験やノウハウをベースにした画像AIの技術であり、昨今の一般的なAI画像認識とはベースが違うため、やれることの幅も広いと、我々は考えています。
こういった画像AIの技術を獲得したので、既存のプロフェッショナルプリント、メディカルイメージングは、デバイス、モダリティーを売るだけでなく、そこにジャンルトップのサービスをどんどん積み重ね、付加価値を高めていくことがこれからもできる、そういう会社に変わりつつあると考えています。

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FORXAI Imaging AIによる付加価値向上⚫ 各事業領域へ、人行動・検査・先端医療のFORXAI Imaging AIを適用⚫ 顧客ワークフローのDXに貢献するソリューションを順次展開し事業拡大に貢献

事業領域

インダストリープロフェッショナル
プリント

ヘルスケア

デジタル
ワークプレイス

サーベイランス

適用技術例

自動車外観の検査：
車両塗装の欠陥を分類

先端医療：
X線動態解析で臓器や関節の“動き”を観察、定量化

画質検査AI：
画質調整、検品を自動化

骨格検出AI：
生徒・先生の行動を解析© KONICA MINOLTA

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この画像AIの技術は当社全体の強みとなり、人行動、検査、先端医療、ここに集中して画像AIの技術を極めています。
このため、当社の各事業が、この当社独自のアルゴリズムをAPIとして使うことで、素早くお客様のワークフローに刺さる、貢献できるソリューションを展開できる環境を整えました。これが、Powered by FORXAIという考えで、全ての事業で、この画像のAPIを使っていこうとしています。
例えば、インダストリーのEines社の自動車外観検査は、これはベテランの検査の職人が見極めているような小さな塗装の汚れや傷をディープラーニングを使った画像認識で検出できます。ヘルスケアでも、動態解析という動画像の検査から、臓器の動きや関節の動きを定量化して評価する、という診断の支援もできるようになりました。プロフェッショナルプリントにおいても、ベテランの印刷作業員が画質調整をプロの眼で行っていたものをAI、画像認識の目でできるようになりました。教育現場でも先生や生徒の行動を解析できるようになりました。
これからもFORXAIの技術は全事業に展開し、素早く新しいソリューションを作っていくということで加速して、事業の成長に貢献していく技術として高めていきます。

7２．環境・脱炭素に対応する技術© KONICA MINOLTA

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次は、将来に向けての仕込みの技術ということで、環境・脱炭素の関係技術になります。

8気候変動への対応

CO2の分離回収⚫ カーボンマイナスを実現すべく、フィルム製膜・ナノ粒子技術を応用したCO2分離膜を開発

材料技術・ナノ技術・製膜技術
分子レベルのナノ構造制御
高透過性と高選択性の両立膜分離法によるCO2回収
相分離法による非対称化
性能と耐久性の両立

膜分離法
低コスト
小型化容易
⚫ 低フットプリント

N2 CO2

⚫
緻密選択層

nm
スケール
構造μm
スケール
構造

目標性能：透過係数10倍、選択性2倍以上（既存分離膜比）

多孔質支持層⚫

CO2
分離膜

初期ターゲット：中規模工場・発電所
スケール
アップ

将来は対象拡大超高性能膜開発

フィルム (TAC) 量産技術
低コストでの生産を可能とする
溶液流延プロセス技術
大規模排出源現行はアミン溶液法
DAC*：Direct Air Capture

直接空気回収 DAC*
未来の技術
© KONICA MINOLTA

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まずは、CO2の分離回収の技術についてご紹介します。
環境のところでもご紹介があった通り、地球環境は非常に異常な状態となり深刻化してきています。
CO2の排出を抑えるだけではなく、これからは回収する技術も重要な技術になってくると考えています。回収する方法は色々世の中にありますが、分離膜という膜を通すことでCO2を回収する技術が最も低エネルギー、低コストでできると期待があるものの、未だ世の中の技術が追い付いていません。ここに我々は挑戦しようとしています。当社はフィルムを作る技術と工場を持っています。例えば、TACフィル
ムにも、CO2を分離する性能が基本的にはあります。しかも、左の画にある通り、緻密な層と多孔質の疎な層を作り分ける技術を持っていますので、このような構造を作ると、CO2を選択的に分離して、多孔質層で吸収透過することができます。これを思った通りにコントロールできるようになると世の中で期待されているものが作れるようになると思っています。実際、実験室レベルでは、世の中で期待されているレベルのものができるという可能性の確認が済んでいます。中規模工場や発電所、CO2を多く排出しているところで、経営課題になりつつあります。今後はこれを実現するようなフィルムからモジュール化して提供することを計画しています。
それを更に大規模化し、またその他のところに展開していくことは、実は大きなビジネスチャンスでもあり、社会への貢献機会でもあると捉えて、挑戦していきたいと考えています。

9コア技術をAIで進化 “AI強化センシング技術構想”⚫ 「種々のセンシングデバイスによる計測」と「取得した大量データのAI処理」をシステム化⚫ AIを前提とした独自開発センサーで、人の経験や勘に頼っていた複雑現象の計測を可能に

センシングデバイス群

大量データ

AI

データで見分けるセンサー（分子レベル状態）

相互作用蛍光検出

バイオものづくり（新規探索）
培養槽内状態のモニタリング

超音波

複雑現象を計測
蛍光指紋

事業展開

ハイパースペクトルカメラ

インク、フィルム
新規機能材料の開発、生産
Ｗ

再生材料
赤外分光
測定

表面元素分析

pHメーター

温度計

廃プラの分別、材料設計、評価蓄積したデータを活用

食品検査
食品などの品質検査

見ればわかるセンサー© KONICA MINOLTA

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更に世の中の石油由来の材料を使ったモノづくりのお話をします。今、プラスチックなど石油由来の物があふれています。これを非石油由来、生物由来のものでものづくりをしていくバイオものづくりに変えることが地球環境対策の大きな鍵になると言われています。そこをサポートするための当社独自のAI強化センシングの技術構想についてお話します。
従来の計測機器は、画の左下のような、例えば、pHメーター、温度計、元素分析など、ある特定なものがどれだけあって、どんな状態かを絞り込んで測るという計測器が大多数でした。今、AIの技術がここまで進歩してくると、多数のセンサーを集めて、そこから出てきたデータをAIで処理することによって、対象物の状態、例えば、植物が元気なのかそうでないのか、といったことまで見えるようになってきました。それはつまり、データで分子レベルの状態まで対象物の状態を見極めることができるようになってきたということになります。前半で説明しましたハイパース
ペクトルカメラは、プラスチック樹脂の材料を分別することが出来ます。波長を分解してデータを集めて推論しているのですが、これと同じように、様々なセンサーを集めるとそういうことができるということが分かってきました。

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相互作用蛍光検出システム “FLAIRS”（Fluorescent Analysis with Inductive Recognition System）⚫ 飲料・化学品・バイオものづくりなど、複雑な組成の液状物を扱う製品・プロセス領域の品質予測・プロセスマネジメントに活かす独自開発のセンサー技術
材料技術・ナノ技術• 蛍光低分子を独自設計• 組合せで1,000通り以上の蛍光検出マーカーを実現

光計測技術

測定例

• 微弱光検出システム設計• チップアレイ化で高速測定

ワインのブドウ品種判別

観察系
＋分析物

メルロー

ソービニヨンブラン
シャルドネ

蛍光甲州

ピノノワールデラウェア

励起照明
マスカットベリーA
Ｗ

ワーク2)

日本酒コンテスト受賞銘柄予測
日本酒コンテスト受賞銘柄予測
日
本酒
１1,000銘柄
日本酒計測

日
本酒
２

日
本酒
３

審査員評価
結果予測
© KONICA MINOLTA

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私たちは独自のセンサーを開発しています。
相互作用蛍光検出システム“FLAIRS”と名前を付けて取り組んでいますが、例えば、飲み物、化学品、バイオものづくりの中の微生物の動き、そんな複雑な組成の液体物を扱う製品や製造工程のプロセスでのチェックなどを、状態をほぼリアルタイムで一気に分析できます。普通の分析装置に掛けて1週間かかるような測定ではなく、その場でリアルタイムで理解するものを求めて開発しています。
具体的には、一番左の画の鎖に羽が4枚付いているようなところですが、こういった形の蛍光低分子を独自にたくさん作り、その低分子ひとつづつに特徴を持たせています。この低分子に対象となる分析物が作用した時に、この鎖の形が変わると、蛍光体が付いていた部分の光り方が変わります。つまり、光り方を見れば、何がそこに起きているかが、分子レベルで分かるというマーカーになります。例えば、液体の状態を調べるために、微量な無機イオンとか、食品であれば糖類とかタンパク質、味を測るための香料の分子などに感応するようなマーカーをたくさん作っておきます。これらを真ん中のようにアレイ状に並べておき、そこに対象物を作用させると、真ん中の色のパターンのマーカーが、その状態や物質の内容によって色々なパターンに変化します。それを一瞬でとらえることができるというのがこのFLAIRSというセンサーです。
どんなことに使えるか試してみました。例えば、人間の感応評価しか頼り難い、ワインや日本酒で試した例です。ワインを分類してみようと思い、ブドウの品種が別けられるか試したところ、バッチリと見極められました。日本酒も、1000品種試してみました。品評会に出ている酒から金賞を受賞した酒を見分けられるか試してみましたが、見分けられました。

11これは、まさしく、何が材料の中に入っているのか、人間も理解できないけれども、分類は出来ることを意味します。これは食品や化学品の製造プロセスを非常に大きく改革するポテンシャルのある技術ではないかと考えました。

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有限な資源の有効利用

非石化由来原料の “バイオものづくり”⚫ コニカミノルタ-産業技術総合研究所 バイオプロセス技術連携研究ラボ設立（2023年6月）⚫ “バイオものづくり” の次世代の製造プロセスモニタリングの社会実装を目指す
バイオものづくりの課題
バイオものづくりの課題• 微妙な条件の違いで微生物の挙動が変化

微生物培養

分離

精製

微生物の活性度(増殖)を知りたい

分離の最適条件を知りたい

精製のばらつきがないかを知りたい

相互作用蛍光検出

ハイスループット
評価技術

蛍光指紋*

• 歩留まりと品質安定• スケールアップの壁
非石化由来の原料
非化石由来の原料

目的生成物

蛍光指紋*：物質に様々な波長の光を照射して得られた物質固有の蛍光の紋様から物質の状態や性質を識別する技術© KONICA MINOLTA12

これを非石油由来原料のバイオものつくりに応用できないか、と、今考えています。
我々の持つ、FLAIRSの技術に着目してくれたのが、産業技術総合研究所（産総研）です。
産総研は早くからバイオものづくりの研究を進めていました。バイオものづくりの課題の中で、微生物を使うため微妙な条件の違いで歩留まりや品質が安定しないという問題があります。
つまり実験室レベルではできるが、スケールアップして量産化できないという壁を持っているということです。その中でもバイオものづくりの基本のプロセスである、微生物の培養と分離と精製、ここのポイント、ポイントに先ほどのようなセンシングを加えることによって、コニカミノルタとしては、これをシステム化して、さまざまなバイオものづくりに提供していくことができると考えています。
それによって、世の中の環境負荷の低減に貢献していきたいというのが、今、先行的に進めている研究開発になります。

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3． DX推進と生成AIの活用© KONICA MINOLTA

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DX専門技術者（画像IoT人財）⚫ AIエンジニア、データサイエンティスト、ソリューションアーキテクト/ディベロッパーを育成と採用により強化し、2023年度末までに1,000人体制へ
DX専門技術者

DX専門技術者推移 ※国内

911人 (FY23 10月末)*

1,017人AIエンジニア/
データサイエンティスト
Imaging AI

510人
600人

340人

IoT Platform

Edge Device

ソリューションアーキテクト/ディベロッパー

401人(IPA ITSS Lv3～7相当)＊当社スタンダード、エキスパート認定者数
当社エントリー認定者を含めると1,831人

113人

201720192021

2023（予定）

AIエンジニア/データサイエンティスト
ソリューションアーキテクト/ディベロッパー© KONICA MINOLTA

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こういったAIやデータサイエンスで事業を伸ばそうとすると、人財が必要になります。
当社は10年ほど前から取り組んでまいりました。
AIエンジニア、データサイエンティスト、それらを使いこなすソリューションアー
キテクトなどの人材を採用と社内の教育制度強化により増やしてきました。
予定通り、23年末に1000人を超えるという目標をほぼ達成しようとしています。
彼ら、彼女らは、実は開発部門だけではなく、生産や人事、総務、経理といった全ての部門に必ず一人は居ます。
そういう状態にまで持ってこれたので、ここからDXを全面展開していくところにきています。

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社内外DXの取り組み⚫ 全社全部門にDX専門技術者を配置、あらゆる業務でデータ活用を推進⚫ DX専門技術者と現場メンバーが一体となり、2年間で約300件のDXテーマで成果

バリューチェーン

社内DX

対象

データ駆動型開発

スマートファクトリーSQLレコメンド

経営管理・知財戦略

マテリアルズインフィマティクス

画像AI
データサイエンス

BIツール
データサイエンス

BIツール
生成系AI

プラント

モビリティ

印刷ガス監視外観検査

自動品質最適化

介護教育

医療顧客DX© KONICA MINOLTA

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前半でも説明しましたが、この専門人財と現場のメンバーがチームを作って活動をするようになったのが、約3年前からです。
直近2年間で、300件のDXテーマが社内で動き成果が出ました。
例えば、生産効率化、販売の効率化、経理の管理や、開発をデータ駆動型に大きく転換するなど、色々な場面で変わっています。
勿論、お客様のDXの中でも、FORXAIを使ったソリューションから出てきたデータを使い、また新しいサービスを上乗せしていくということが回り始めたと実感しています。

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“スマートファクトリー” データ活用によるディスプレイフィルム生産⚫ 環境負荷の少ない材料を選択し、多数の化合物を混合することで目的とする機能を実現するMI技術と、高品質な製品を安定して生産するPI技術（コア技術群＋AI）を実用化

環境材料技術内製特殊検査・自動化技術

マテリアルズインフォマティクス（MI）

データベース構築

膜厚自動制御フィルム破断予知

材料探索• 植物由来ポリマー• 機能性添加剤• リサイクル溶媒調液INAI

欠陥分類

流延巻状検査システム

乾燥巻取材料
写真フィルムで培われた、多数化合物複合材料における機能発現技術

プロセス
インフォマティクス（PI）
メカOUT
フィルム

光学AI
画像
OUT 微細加工© KONICA MINOLTA

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徹底的に行った一つの例が、スマートファクトリーになります。
ディスプレイ用フィルムの生産工程です。開発から生産、検査まで、全てDXが入れられています。
開発の段階は、求める化合物に適用され、組み合わせを手当たり次第に実験するのではなく、マティリアルインフォマティクス技術を使って開発期間を大幅に短縮しています。
生産の現場では、さまざまなセンサーの組み合わせで、膜厚の自動制御を行い、昔は時々発生していたフィルムの破断を予知して発生しないようにしています。これは事業にとって非常に大きな効果があります。
最終検査の結果から、上流工程にフィードバックして、工程を改善しています。
全体でDXを進めた結果がこの事業を強くしていると考えています。

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AI利活用のガバナンスに関する取り組み⚫ 2021年 6月⚫ 2021年 12月⚫ 2023年 5月

AI利活用の基本方針を策定
AIガバナンス体制を構築（AI倫理審査委員会、AI利活用規程）
生成AI利活用の社内ガイドラインを策定
リスク審査実績 80件、従業員教育 約 1万人が受講

透明性の追求と説明責任

基本方針

ガバナンス体制

人々が生きがいを感じられる社会の実現

AI倫理審査委員会• 社外有識者（倫理学・社会学）• 技術・法務・品証担当役員• AI技術者（社内エキスパート）

安全/安心の確保

ステークホルダーとの共創

公平性の尊重人財の育成• リスク管理• インシデント対応• 啓発、教育
Responsible
各組織のAI Office推進責任者(全社推進)(グローバル)© KONICA MINOLTA

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AIの利活用の話をします。
AIの活用は大きな付加価値を生むことは、皆、体感で分かっていることですが、一方で、並行してさまざまなリスクを生みます。
訴訟のリスクもありますし、人権問題を起こすこともあります。そこで、2021年にAI利活用基本方針を策定し、外部の専門家も入れたAI倫理審査委員会を立ち上げ、これを中心にガバナンス体制を整えました。
21年からスタートし、今までにリスク審査実績80件あり、従業員にその実績の経験値も伝える教育を行い、1万人受講が済んでいます。
こういったベースを元に、どんどんAIを活用していく方向に舵を切ることができました。

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ガバナンス体制に支えられた生成AI活用の機動的推進⚫ 全社横断の生成AI活用チームを設置し、社内の業務改革や事業活用を加速するため、生成AI利用基盤や業務特化ツールを整備し、専門家による最新GPT活用の支援実施
業務改革

事業活用
業務知識統合内製アプリ

ソフトウェア開発効率化

セキュアなAI
チャットツール基盤
マニュアル作成アシスト

30％工数削減

GPT活用 全社コンペ

ユーザー 生成AI
ユーザー

全業種向けマニュアル
作成ツール

社内データ

生成AI

ツール無 ツール利用• 研究事業化アイデア創出支援• 財務分析支援
• AI品質ガイドライン
・・・

全社横断生成AI活用チーム
全事業部門

事業部門
メンバー

AI倫理
品質審査
AI倫理審査委員会

IT
コーポレート部門
法務メンバー
技術専門AIメンバー

クラウド支援Responsible AI Officeガバナンス体制© KONICA MINOLTA

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生成AIは非常に急速に社内で活用され始めています。
ガバナンス体制に支えられ、技術的サポートや支援やアドバイスなどを受けながら、セキュアな環境も各職場に作り、各職場が社内のデータを活用した統合的な内製アプリケーションを作り始めましたし、ソフトウェアの開発も30％の効率化が進んでいます。
商用化のソフトも、「マニュアル作成アシスト」といったもので、この夏には生成AIを組み込んだサービスも商用化が始まっています。
今後もどんどんAIを活用し、生成AIも組み入れ、冒頭にお話したとおり、当社の強みであるコア技術をもう一度見直し、その強みを生かす事業の強化に取り組むのが、当社の技術の方針となっています。

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Appendix

2020

用語集

●FORXAI Imaging AI（フォーサイイメージングエーアイ）
当社の画像IoTプラットフォームFORXAIの技術の一部。画像を中心とした高速・高精度なAI処理の技術群。
● esφi（エスフィ―）
複数の欧米自動車会社様へも導入実績がある、EINES社のトンネル型 塗装欠陥検査システム。
● X線動態解析/KINOSIS（キノシス）
X線画像を連続的に撮影することで患部の動きを観察することができ、より詳しい診断を可能にするシステム。
KINOSISは動画解析ワークステーション。
● AccurioDX（アキュリオディーエックス）
デジタル印刷で人と企業のコミュニケーションを革新する共創プラットフォーム。
● tomoLinks（トモリンクス）
ICTの活用によって子供たち一人ひとりの特性を把握し、個別最適な学びを実現する教育支援サービス。
● 画像IoT人財
画像データと各種センサー情報をディープ・ラーニングなどのAI技術を活用して解析し、さまざまな現場における意思決定や判断を支援する技術を持った人財。

© KONICA MINOLTA

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