特集

中小企業の AI・IoT 活用時代

第4章

AI・IoT をもっと身近なものにするために―産業と学術のつながりから考える
横井ゆきえ

愛知県中小企業診断士協会

第 2 章で紹介したブレインの BakeryScan

本章では，AI の専門家である名古屋工業大学大学院の伊藤孝行教授に話を伺い，現在 AI（ベーカリースキャン）も後述のレントゲンで何ができるのかを理解し，産学連携や技術の自動診断も，画像認識技術の活用事例であ相談の事例を通じて中小企業がどのようにAI を活用すべきかを考えていく。それにより，る。ほかに実用化例として，空港の出入国審

AI 活用時代において中小企業診断士がどの審査官が行っていた確認作業が大幅に効率化ような役割を担うことができるのかを探る。

された。今後も多くの業種で「目で見て判断する」業務は AI に代替されていくだろう。

査がある。AI を使った顔認証ゲートの導入で，⑵ 「言葉」と「意味」を関連づける技術
自然言語処理の分野も急速に発展している。
自然言語処理とは，私たちが普段使っている言葉をコンピュータで処理する技術である。
伊藤教授は「元来，AI の研究者たちがやりたかったことは，『言葉』とその『意味』を自動的に関係づけることです。これが，ディープラーニングの技術で可能になりつつあります。テキストをベクトル化（数字情報化）す名古屋工業大学大学院の伊藤孝行教授

る技術を使って，ある言葉がどんな意味なの

1 ．加速する AI ブーム

かということを数値的に表せるようになったのです」と言う。

日々進化する AI の技術は，現在どの程度これによって，文章を読み取る，書く，ま進歩を遂げているのか。また，その結果私たとめるなどの作業はコンピュータで処理する

ちの働き方はどのように変化していくのだろことが可能になる。たとえば，情報をまとめうか。AI の進化状況を伊藤教授にお聞きした。て文章を書く作業や，問い合わせに対応するコールセンターのような業務は AI で効率化⑴

目で見て判断する仕事は AI でできる
今の AI ブームの契機となったディープラできるだろう。
AI が多くの人間の意見をまとめることもーニングの技術で，顔認証や自動運転をはじ可能だ。伊藤教授は，2018年11月から12月にかけて「HAMAgree（ハマグリー）」という AIめとする画像認識の精度は飛躍的に高まった。
企業診断ニュース

2019．517

特集
システムの社会実験を行った。名古屋市と協スキーはわざわざ雪山へ行って危ない斜面を力して，名古屋市の次期総合計画中期案について市民から意見を募る Web 上の討論会を滑り降りる遊びです。このようなリスクのあ実施したのだ。HAMAgree は寄せられた多く理解するかはまだわかっていません。人間は，の意見から課題やアイデアを抽出し，構造化リスクのあることをあえて行ってみて新しいしてまとめ，再び質問を投げかけて議論を深ことを発見し，発展していく生き物だと思います。それをどうやって AI に教えていくかめる司会進行の役割を果たした。人間の司会者なら少しひるんでしまうような強硬な意見にも AI がスマートに対応してくれたという。
図表 1

HAMAgree のシステム概略

ることを楽しむ感覚を人工知能がどのようにという研究はまだ進んでいないのです」
今までにない新しいことを創造する，人の心に寄り添うなど，人間ならではの強みが生かせる分野はまだまだ多くある。中小企業はそういった分野で強みを発揮していきたい。

2 ．中小企業の現状⑴

矯正歯科医院との共同研究の事例
ここで，伊藤教授が行った産学連携による矯正歯科医院との共同開発事例を紹介する。

⑶

中小企業にとってのメリット①業務効率化のチャンス
画像認識や自然言語処理の技術を活用して，間違えずに確実かつ効率的に行う作業は AIの仕事になっていくだろう。日本は米国など

対象

関東の矯正歯科医院

内容

セファログラム分析における特徴点検出の自動化

目的

矯正歯科医の負担軽減

期間

約 1 年間

研究開発費100万円以下（研究開発のため参考金額）に比べて遅れているが， 1 ～ 2 年後にはかなりの業務が効率化されると考えられる。人間① AI で業務のボトルネックを解消の仕事が奪われると懸念する意見もあるが，矯正歯科医院では，患者のあごの骨格や歯慢性的な人手不足に悩んでいる中小企業には，AI による業務の効率化の恩恵は大きい。働き並びを調べるために「セファログラム」とい方改革が叫ばれる中，従業員に負担を強いる

析し治療の目安となる特徴点を検出していく経営は見直していかなくてはならないからだ。
AI が人間の代わりに業務を処理してくれが，現状では 1 枚につき 1 時間程度かけて手れば，労働環境にゆとりが生まれるだろう。
AI でできる業務は AI に任せて，人間は人間クになっている。この時間を少しでも短縮でにしかできない業務に専念し，競争力を高め②少ないデータでディープラーニング

うレントゲン写真を撮影する。この写真を分作業でプロットしており，業務のボトルネッきないかということで連携の依頼があった。ていくのが望ましいといえる。

通常，ディープラーニングによる機械学習②人間にしかできないことには数万単位のデータが必要である。本事例

それでは「人間にしかできないこと」とはではレントゲン写真が300枚程度しかなかっどのようなことだろうか。伊藤教授は次のよた。そこで画像を切り取って角度を変えるなうに語る。

どの加工を施した学習データを多数作ること「無駄なこと，遊びなどです。たとえば，で機械学習を可能にした。その結果，90％以18

企業診断ニュース

2019．5

第4章

AI・IoT をもっと身近なものにするために―産業と学術のつながりから考える上の精度で特徴点の検出が可能になった。

が広がっていかないケースがあるのだ。これ「近年，研究環境が充実してきており，こでは優秀な人材の流出を招き，人材不足に拍のレベルの研究であれば大学院生でも行うこ車をかけてしまう恐れがある。とが可能です。技術的にあまり難しくないので，中小企業にも導入しやすいのではないで⑶

NITech AI 研究センターの取組み
中小企業にとって AI をもっと身近なものしょうか」と伊藤教授は言う。にするにはどうしたらよいのだろうか。伊藤
なぜ中小企業の AI 導入が進まないのか
中小企業の AI 導入率は大企業に比べると教授は「人材教育」にそのカギがあるという。

まだまだ低いのが現状である。伊藤教授は週に 1 ～ 2 回，大学の産学官連携センター経由

名古屋工業大学は2018年 4 月，伊藤教授がセンター長を務める NITech AI 研究センターで技術相談を受け，中小企業のリアルな悩みを開設した。地に足のついた AI 技術で社会に接してきた。そこから中小企業の抱える課題が浮かび上がる。

や産業の発展に貢献するのが目的だ。
「今後，自動車の EV シフトなど，各種産業①大企業と比べて不利な研究環境
中小企業で AI 化が進まない要因として，で産業構造が激変する可能性があります。人材教育を行うことで，知識不足からくる AI

慢性的な労働力不足，AI 人材の不足，資金不への心理的なバリアを解いてあげて中小企業足などの問題がある。大企業のように先進的の活力となる技術の下支えをしたい」と伊藤な技術を専門に扱う研究部門を持つ企業は少教授は語る。

ない。日常業務に追われて新たな取組みを行②産業と学術のハブを目指してう余裕がないのが現状であろう。このような「中小企業の皆様にも大学に相談に来てほしい」という思いから，NITech AI 研究セン⑵

事情から，AI 導入に積極的に取り組めない，①人材教育でバリアを解くまたは必要性すら感じていない企業がほとん
どだという。中小企業にとって AI は依然とターでは2019年 7 月より「人工知能技術戦略して敷居の高い存在だといえる。

者や若手技術者を対象に，学びと実践を融合②経営者と技術者の意識のギャップ
AI の必要性を実感し独自に取組みを始めさせた取組みを行っていく予定だ。
AI・IoT の技術を実際の現場で活用したいる中小企業も増えてきている。AI を勉強して大学と，日常業務での課題を解決する技術力いる技術者の中には，自分でプログラムを組が弱い中小企業。この両者が一緒に学ぶことんで自社の課題を解決できてしまう人材もいで，産業現場の課題解決を実践する場になっる。たとえば，ある製造業の技術者は，画像ていってほしいと考えている。まさに，産業認証で不良品を発見し検査工程を効率化すると学術のハブとなる取組みである。

システムを社内で作った。ところが，このシステムは経営者や周りの従業員に必要性を理解されず，実用化に結びつかないという。
一方，経営者からは「そもそも AI とは何ですか。わかりやすく説明してください」というような相談が多く来るという。AI に興味はコンソーシアム」を立ち上げる。企業の経営

図表 2

人工知能技術戦略コンソーシ
アムの狙い

NITech AI
研究センターの強み

企業のニーズ

産学連携の実績
技術者の育成力

業務の効率化技術者の育成あってもあまり知識がない状態である。
中小企業においては，経営者と技術者の間AIによる熟練技術の改善・承継 など

での AI に対する意識や知識のギャップがネックとなり，せっかく芽生えた AI 化の動き
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特集を募集中だ。内容は，AI・IoT の技術習得が⑶ 中小企業診断士自身が AI に詳しくなる
AI の導入はあくまで課題解決の手段である。

目的の全 9 回のセッション，実践課題に取りAI 以外の解決手段も考慮したうえで，どの選組む全 8 回のセッションを予定。費用は会員択が企業にとって最適なのかを判断する必要

種別に応じて 1 人当たり70～100万円となる。

がある。適切にアドバイスを行うためには中小企業診断士自身が AI の知識をアップデー

現在，AI・IoT 技術を強化したい法人会員

3 ．中小企業診断士にできることは何か
最後に，中小企業で AI を導入するにあたり，中小企業診断士として何ができるかについて考えていきたい。

トしていかなければならない。
伊藤教授に AI を知るうえでのアドバイスを伺った。「一口に AI といっても範囲が広いし，AI というと難しく感じるかもしれません。
しかし，AI でできることは，結局プログラム大学や企業などの研究の場では日々技術がでできることなのです。ですから，まずプロ発展する一方で，その活用の場である中小企グラムについて知っておくとよいです。きち

業の現場には技術が導入されていない現状がんと学べばそれほど難しくはありません」。
また，伊藤教授は中小企業診断士の業務も AIある。ここをつなぐことにこそ，中小企業診断士の役割があるのではないだろうか。

で改善の余地があるのではないかと言う。
「数値やデータで見えるところは AI に任せ⑴て，経営者に精神的に寄り添うことに力を入診断業務のスキルを生かして課題整理
伊藤教授に伺った産学連携による AI 導入れたらよいと思います」
近い将来，中小企業診断士の中で AI を活事例から，日常業務でのボトルネックである工程を明確にし，その作業を AI がサポート用した新しいコンサルティングを行う人材がする形での導入が効果的であることがわかる。

増えてくるかもしれない。

よって，まず企業の現状を把握し，業務の問題点や課題を発見し，いかに改善していくかの道筋を明確にすることが必要となる。これは中小企業診断士が日頃経営診断を行ううえで実践しているスキルである。課題を整理し，人間にしかできない業務なのか，AI で効率化できる業務なのかを見極め，必要に応じて専門家につなぐことが求められるのだ。
⑵

情報提供で経営者の不安を払拭する
実際に導入する際は，経営者の意思決定が必要である。AI に限らず，新しいことを導入する際は，メリット・デメリット，期間，費用対効果などに納得したうえで施策を導入しなければならない。忙しい経営者が自ら現場の課題を発見し，専門家に問い合わせたり AI開発企業を検討したりするのはハードルが高い。よって，中小企業診断士がこれらの情報を提供し，導入後の姿を明確に提示することで，経営者の判断を手助けできるだろう。
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横井ゆきえ

（よこい ゆきえ）
大学卒業後，管理栄養士として内科クリニックに勤務。糖尿病患者の食事指導などを担当。2018年中小企業診断士，社会保険労務士登録。

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