寄稿文 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||

覧古考新応用技術株式会社代表取締役社長
船橋

１. 応用技術株式会社と私俊郎

ネス信者にしたのです。これは、CAD を開発すると当社は 1984 年 6 月の創業であり人に例えると満いう以前に、市場を取りに行くというマーケット的発34 歳になります。私は 1985 年 9 月に当時勤めて想がそうさせたのだと思います。

いた会社から転職しました。当時の応用技術は環

一方、AI に関しては、なんと入社 1 年後に上司と境解析や環境シミュレーション以外の事業を立ち上私の 2 名がアサインされ、大手総合商社に数ケ月げるべく、次々と新しい事に果敢に挑戦していまし出張し教育を受けることになります。ビジネスホテルた。ひとつは「国産 CAD を開発しよう」というものででビール片手に阪神タイガースの胴上げを見ながあり、もうひとつは「AI で先駆的企業になろう」というら「こんな小さな会社なのに、良く投資できるな」とかものでした。前者に関しては CAD の書籍に付録で思いつつ数か月の受講が終わり帰阪したころには、付 い て い る BASIC の ソ ー ス コ ー ド を パ ソ コ ン

多くの仕事と米国製 Lisp 専用マシン Symbolics が（PC9801）に写し、CAD とはどのような物かを確認待ち受けていたのです。規模の大きな仕事は、某電するところからのスタートでした。ただ、当時のパソコ

力会社の AI（エキスパートシステム）による作業計画

ンはメモリーが 256K とか、ハードディスクが内蔵さシステムで、作業をするための系統切り替えや系統れていないとか、今では想像もつかないほど劣悪な信頼度を考慮しながらスケジューリングを行うもので環境でした。その後も機能拡張を続け、操作性に関した。この業務だけであれば良かったのですが、大しては米国で販売されていた AutoCAD を購入し模手企業から AI 講習依頼が立て続けに入り（一社あ倣していました。その後、BASIC から C 言語に書きたり週 1 日の 4 週）、これがピーク時は月あたり 3 社

換え、XWindow にも移植し販売が開始されます。そでしたので週 3 日が外出、最初はカリキュラムの作の頃の技術者は居酒屋で「AutoCAD って大したこ成もあり、気の抜けない日々が続きました。某製鉄とないよね」とか言っていたのですが、後になり、そ会社の時は 1 カ月の教育が終わった後、フォローの凄さを思い知ることになります。

アップ研修をして欲しいとの依頼があり「何か 1 カ月

それは API（アプリケーション・インタフェース）でで開発しよう」という事になりました。ここで、私は墓す。彼らはカスタマイズを生業とする IT ベンダー向穴を掘ります。10 名ほどの方々と非常に仲良くなっけに、優れた API を用意し（私見ですが、CAD 本ていたこともあり、ノリで「オセロでも作りますか」と口体の開発より API の開発投資の方が大きいのでは走ってしまったのです。実装方法を導く立場でした

ないかと思っています）、彼らをオートデスクのビジので、先に私が動くものを作る必要があり、一カ月− 50 −

1/6

の間、某電力会社の業務では上司に迷惑をお掛けいというものでした。ターゲットを公共系の製造業とすることになりました。ノリの一言で苦しむことになり輸出比率が高い製造業に絞り、訪問と提案を継続ましたが、対話形式のオセロが完成し何とか乗り切し、大手数社（信号機、道路設備、繊維機械、半導ることができました。その後も AI の事業は拡大し、体製造装置など）から新規で比較的規模の大きな国産の Prolog 専用マシン PSI が 3 台ほど事務所に注文を頂くことが出来ました。その後、政府が裾野設置され、大手家電メーカーのエアコンの自動設計産業の広い住宅普及への予算配分を強化したことや、前述の Lisp 専用マシンによる自然言語処理、もあり、大手ハウスメーカーや住宅設備メーカーから中国語の OCR 認識なども手掛けていました。そうこも大型案件を頂くことになります。この間の活動を通うしているある日、事務所にマザーボードむき出しのじて、私は当社に不足しているものに気づきます。

ハードウエアが運ばれてきました。当時、米国ではそれは「業務ノウハウ」です。要素技術では良いポSUN が UNIX マシンで急成長しており、国内メージションに居た当社ですが、業務ノウハウが無かっカーも UNIX マシンの参入を検討していました。秘たため、売り上げの多くが企業の研究開発請負だっ匿性が高いため筐体を敢えて外して運ばれてきたたのです。のです。当社は UNIX でも先行していましたので、その後、多くのお客様の協力と助言を元に、当社そのマザーボードむき出しのハードウエアに BSD独自のソリューションを揃えていくことになります。こやバークレーの UNIX の移植、X-Window の移植のソリューションも同業他社との差別化を意識し、おが開始されました。後に、複数社からマザーボード客様の顧客接点を強化する分野に絞り進めてきまむき出しのハードウエアが運び込まれることになりました。ただ、道のりは平たんではなく、作り直したソす。

リューションも少なくありません。その後も当社は、幾しばらくして、当社は技術力（特に要素技術）だけ度か辛い時期を経験し、今に繋がるのです。

では景気の波に逆らうことが出来ない事を目の当た

２. 日本の IT 業界りにします。バブル崩壊です。
部課長会議の席上で、創業社長に技術から 5～国際的に日本は多くの工業分野でトップ集団に6 名を営業に異動すると伝えられ、数日後、その 1属しているものの IT に関しては大きく水をあけられ名が私である事を知ることになります。私は常々「なています。何故なのでしょうか。30 年以上前からんでもやったる」と思っていましたので、ショックを受MS-DOS で動く非常に良くできた管理工学研究所

けること無く営業部門に行き 2 週間ほど会社四季報の国産ワープロ（松）や表計算ソフト（桐）があり、そを熟読していました。何故そうしたのかと思われる方の後、ジャストシステムの一太郎が急速に普及しまも多いと思いますし、実際、翌月の部課長会で一日した。何故、黒船に負けたのか。この 2 社が国内よ中椅子に座っている事を叱責されたこともありました。

り先に海外展開していればというマーケティング戦

当時の私の考え方は、景気がどん底なので無駄足略の差なのか、これは私には判りません。ただ、ひとを使わず、可能性のある会社をピンポイントで回りたつだけ私でも判る事があります。それは、日本の IT− 51 −

2/6

３. AI の適材適所

企業の多くは優秀なエンジニアを他社に派遣して利益を得るビジネスモデルにより成長して来たからここ数年、「機械学習」や「ディープラーニング」がだと思います。そうではなく、お客様から頂いたヒン普及し始めています。この普及に大きく寄与したのトを元に優秀なエンジニアたちとアイデアを出し合が、マシンパワーの劇的な向上と AI エンジンのい、開発したソリューションに磨きをかけ続けていれオープンソース化です。当社も 2 年前から AI の研ば、海外製品に負けないソリューションが誕生して究開発とセミナーを各地で開催しており、現在ではいたのではないでしょうか。

複数のお客様のプロジェクトで検証を行っています。

この派遣踏襲モデルは発注者側の意識にも少なAI 適用分野の中で比較的難易度が低いのは「画像からず影響していると思います。システム開発は業の認識」「音の認識」であり、お客様が考えられてい務要件定義を始めとした多くのプロセスで成り立っる以上の成果が比較的少ない投資で実現できていています。本来、業務要件定義は発注者側が責任ます。ただ、AI は対象業務領域の一部を補完するをもって行うものであり、曖昧性のない詳細な現行ものであるため、MMIF の開発や周辺システムとのの業務フローと、改善後のあるべき業務フロー定義連携、或いは RPA 連携など AI 以外の投資も必要が必要なのです。その後、作成した両業務フローをになります。当社で行った AI 実証の例を以下に挙元に IT ベンダーと「どの部分を IT 化すれば最も費げます。

用対効果が優れているか」を検討すべきではないで① 故障予兆検知 1駆動系設備の音声をマイクで取得。通常時のしょうか。IT ベンダーは業務要件定義のご支援は出

音声を機械学習でモデル化しておき、音声が来ますが、主は発注者側であるという意識が重要だ

通常と乖離すれば予兆とし、予兆が発生すれと思っています。

ば点検実施を通知

逆に、IT ベンダー側で大事な意識は、リスクに感② 故障予兆検知 2

じたことは早い段階で全て発注者側にお伝えする

検査対象部品に電磁パルスを照射。教師あり事です。リスクは多岐に亘ります。利用するツールの学習で正常／異常をモデル化し異常があれば判定できるようにシステム化。全量検査、目視レスポンスやセキュリティなどもありますが、最も多いできない箇所の検査を可能にした。のは「要求納期が非常に厳しい」「要求納期を守ろう③ 工事現場の事故防止としたが要員手配が上手くいかなかった」「要件定

土木作業現場を動画で撮影。リアルタイムの画義が未完成にも関わらず納期優先で設計に着手す像認識で技能者の作業姿勢、ヘルメットの着る」などです。その他にも、IT ベンダー側の PM が用状況を監視し、管理者に通知する。

怪我や病気になる等の不慮の事態もあります。そのようなリスクを IT ベンダーが発注者に相談に行った際、「君たちはプロでしょ。何とかしなさいよ」と言われると、それ以降 IT ベンダーは口を閉ざし、結果としてプロジェクトは迷走する事になります。

− 52 −3/6

４. 夢と、正解のない世界

AI の取り組みに関しても、前述した業務フローの「どの部分を（目的の明確化）」が重要であることは昔からよく「最近の若者は夢が無い」と言う事を耳言うまでもありません。また、「機械学習」や「ディーにします。私もそのように言われていた一人かもしれプラーニング」にも不得手な部分がある事も理解すません。夢を持つことは素晴らしいことだと思います

べきです。それは、ある日突然一部のルールが変が、最近は「夢を持ちなさい症候群」に罹っている親わるような業務です。この様な場合には、前述のエが増殖しているように思えます。夢が「〇〇大学にキスパートシステムに近い BRMS（Business Rule入る」「いい会社に入る」でも良いのですが、「正解Management System）が有効です。本紙面では詳しのある世界」で生きてきた学生は、卒業すると同時くお伝え出来ないのですが、現在、当社ではこのに「正解のない世界」に放り出されます。このギャッBRMS を活用した製造業向けのプラットフォーム

プを上手く受け止め自分なりの正解（自分解）を考サービスの検討と検証を行っております。

える力はいつ形成されるのでしょうか。もしかするとBRMS とは、データ・ドリブンのルールベース・シ

子供の頃から自分ではどうにもできない事、例えばステムの事で、ルールは個々に独立しており「デー動物や昆虫とのふれあいや、親兄弟・先生といったタの変化により動けるルールが動く」を繰り返し回答

縦の関係ではなく横や斜めの関係を通した経験値に辿り着くものです（図 1）。BRMS を利用したシスなのかもしれません。何歳になっても様々な経験をテム導入のポイントは、画面や SQL に手続きを書か経た結果の「夢」は本当に素晴らしいものだと思いまない事と、ルールの独立性を意識してルールを記す。

述する事です。適用例として思いつくのは、IoT の「応用技術株式会社の夢」はどうなのでしょう。や

データを活用した工場設備診断と補修の意思決定

はり、当社も含め世の中の企業は「正解のない世界」などがあります（図 2）。機械学習の場合「A 設備がで悩みながら生きています。わかり易い「数値解」は故障する可能性が 80%、B 設備が故障する可能性「業績、株価、配当」です。お叱りを受けるかも知れが 75%」といった回答になりますが、BRMS の場合はませんが、この数値解だけで「正解」なのでしょうか、「センサーデータの X と Y が〇〇以上だから、A の「夢」なのでしょうか。もしそうであるなら、人員削減△△を点検してください」となります。似通ってはいで「正解」や「夢」を手に入れた企業が我が世の春をますが、BRMS は熟練者のノウハウによる意思決定謳歌しているでしょうか。の色合いが強く、どちらがお客様の業務に相応しい

当社の「正解」はお客様が持っておられます。皆かを判断されれば良いと思います。「回答としてはどさんもそうだと思うのですが課題や悩みがあっても、ちらでも良いのだが、その根拠が知りたい」とか「後解決してくれそうも無い人には相談しませんよね。

進を育てる事にも役立てたい」といったニーズもあるだから、当社は技術を磨き続け「応用技術なら解決のであれば BRMS になります。

してくれるかもしれない」と思って頂くことが重要だと考えています。よって、「常に技術の高みを目指す」のが「夢」であり、その結果、お客様から「正解」を頂− 53 −

4/6

くことが「当社の正解」だと思います。

り者だけど、技術力や発想力は凄いよね」といった「常に技術の高みを目指す」という際限のない壁

人や、「面白おかしく事業をまとめる人たち」が自由を越える原動力は「人」以外ありません。「何か変わ【通常型システム】

データベースに活動できる環境を目指したいと考えています。

①ビジネスルールがプログラムやSQLで記述されているため、外部環境の変化があった場合に改修とテストにコスト時間が必要になり、ビジネススピードについていけない②組み合わせ問題や難解な機能要件の場合、If then elseのネストが深くなり、後々のメンテナンスに⽀障を来たす（なぜ、そのような仕様になったかが判らない）

ルールをプログラムで記述【BRMS】

IfIf
ThenThenIf
Then If
Then If
Then
If
Then If
Then
If
Then If If
ThenThenデータ
ベース①ビジネスルールは個々に独⽴したルールで記述されているため、外部環境の変化があった場合には、関係するルールだけの改修に留まる②組み合わせ問題や難解な機能要件(ビジネスルール)の表現に向いており、システムの構築期間も短い個々に独⽴したルール群

図 1 通常システムと BRMS の違い

⽇々発⽣する⼯場内のイベントデータを蓄えるの（問題が起こってから対応するという遅延⾏為）ではなく、リアルタイムでルールベースを起動させ、⼯場ライン・⼯場⻑・経営層に様々な情報や対策をPush型で提⽰する。

BRMS

データ(IoT)
xxxxxxx
xxxxxxx
xxxxxxx

If
Then

If
Then
If
Then

If
Then

⼯場内イベントデータ

If
Then

⼯場内イベントデータと設備データを元にルールベースが起動

If
Then
If
Then

If
Then

設備情報(静的)

If
If
Then Then

個々のデータでは判断できなかった事が、複数のデータを組み合わせることにより事象を判断する

 設備診断 / 設備異常監視 予兆監視 / 故障分析
 不良分析
 ⼯程間異常の把握 障害要因の特定
 問題認識・迅速な判断と指⽰
 稼働状況の通知 ナレッジの共有、若⼿・中堅の育成

工場内、工場間 情報系ネットワーク
IOT
生産現場
図 2

BRMS を工場で活用した場合− 54 −

5/6

経営層
⼯場管理者
設備保全担当⼯場ライン担当

５. おわりに少し前に読んだ書籍のなかで、オバマ政権時代の経済諮問委員をされていた某教授（年のせいで名前は忘れました）が、20 年後に就職する人たちは、その人口の 65%が「いま存在しない仕事」に就くと言われていました。振り返って見ると、20 年前にはスマートフォンは無かったですし、ネット証券、ネット保険、ネット型対戦ゲームも有りませんでした。また、
Amazon、楽天、Google も創業して間もない時代でした。この「いま存在しない仕事」の鉱脈は IT, IoT,AI の組み合わせなのかもしれません。「風が吹けば桶屋が儲かる」式に想像し創造する、本稿を読まれている方々とご一緒できれば幸いです。紆余曲折があり、私はいま経営の役職にあり、これからも「お客様起点で価値を共創する」ことを軸にチャレンジし続けて行きたいと思っています。

− 55 −

6/6