我輩は〝線〟である︒

我輩の姿は︑人間の目には見えない︒

ゆえに興味などは微塵も持たれないかといえば︑そうでもない︒特に近年は︑人間の健康面において我輩が有益か無益かで︑しばしば議論がなされている︒

ただし︑ここに落とし穴がある︒

我輩は決して人間だけに影響を与えている わ け で は な い ︒遥 か 彼 方 は 太 陽 に 生 まれ ︑地 球 全 体 は お ろ か ︑広 大 な 銀 河 系 に 向

け て も 力 を 注 い で い る の だ ︒人 間 は ︑自 身の健康という小さな視点だけでなく︑より大きな視点を持つべきであろう︒まだまだ

f.novel-4

解釈は甘いが︑人間は﹁環境問題﹂という言

FUJIKURA
NEWS

葉でそれへの理解を示そうとしている︒

Shaping the future with
"Tsunagu" Technology.

お手並み拝見といこう︒…
我輩は︑ただ人間を色黒にするためだけに7

何ができるのか

No.456生まれたのではないのだから︒

2019

我輩は「線」である ⅣPT
エネルギー
ower &情報通信

CPR対応、外装付き高難燃・低発煙性WTCを販売開始

elecom

当社は、欧州の建設資材規制CPR* 1 に準拠し、CE認証* 2造、12心一括融着接続などにより、従来型ケーブルと比を取得した高難燃・低発煙性の光ケーブルWrapping

較して大幅な施工時間の短縮が可能となり、ネットワー

Tube Cable®（WTC®）の販売を開始しました。同ケーブルク構築に寄与することが期待されます。に は 、独自技 術 の 1 2 心 間 欠 固 定 型 光ファイバリボン
Spider Web Ribbon®（SWR®）を採用しております。

● 外装付き高難燃・低発煙性WTC構造

今回リリースしたWTCは、屋内および屋外の布設に適している仕様です。屋内屋外兼用であるため、外装シースに耐候性を有し、屋内で火災が発生した場合に備えて、20197

人的・物的影響を最小限に抑えるため、高い難燃性と低発煙性を有している事が特徴です。
屋内配線の場合、特に欧州では、CPRと呼ばれる建設資材規制があります。規定されている試験項目は引火性、発煙性、ケーブル燃焼時の落下物、燃焼生成ガスの酸性度で構成されています。当社の外装付き高難燃・低発煙性WTCは、これらすべての要求項目において一般的な建屋用配線光ファイバケーブルとして業界最高水準の要求レベルであるB2ca、s1a、d0、a1*3を達成しました。
また、WTCはSWRを実装することで、従来にない細径かつ軽量な構造を実現した光ケーブルであり、敷設スペースに制限のある環境でも敷設することが可能です。さら● 製品仕様アプリケーション

屋内屋外兼用

心数432心ファイバ径250µm

外径約22.0mm

質量約560 kg/km

CPRグレードB2ca, s1a, d0, a1*1 CPRとは、欧州建設資材規制Construction Products Regulationの名称です。
*2 CE認証とは、製品が欧州加盟国の基準を満たすことを証明する認証です。
*3 B2ca, s1a, d0, a1は、CPRのグレードを表し、B2ca：引火性, s1a：発煙性,d0：ケーブル燃焼時の落下物, a1：燃焼生成ガスの酸性度を意味しています。にSZバンチングやストライプリングマーク技術による識別性の向上、ならびにジェリーを使わない完全ドライ構

光ケーブルシステム事業部

telcon@jp.fujikura.com

Shaping the future with "Tsunagu" Technology.

R &D
研究開発

AI（深層学習）を用いた外観検査システムの開発と運用

当社では2015年からAI(深層学習)の研究を進めてきまるレーザダイオード（LD）ウエハであり、これはファイバした。2017年に製造ラインにおけるAI（深層学習）実用レーザの基幹部品です。

化 の 第 一 段として外 観 検 査システム の 開 発 を 始 め 、導入から1年間、安定的に無人での外観検査を実現してい2018年より無人で運用しています。

ます。製造業でAI（深層学習）を実用している事例は極め

検査対象はグループ会社のオプトエナジー社が製造すて少なく、学会やテレビ番組などで注目を集めています。

AI（深層学習）を用いた外観検査システムの概要
これまでウエハ上に結晶成長させる工程では、ウエハAI（深層学習）を用いた外観検査システムでは、ウエハの傷や微細なごみを顕微鏡で目視検査していました。

全体の画像をチップ単位に分けて、良品/不良品と異ミクロン単位の異常を見つけるのは技術者にとって非常種別をAI（深層学習）を用いて判定し、異常箇所を常に負担が大きいうえ、判定精度は95％程度でした。

ヒートマップ（※）
を用いて表示します。

● LD素子製造プロセス● 検査システム
概要

判定精度向上の工夫
AI（深層学習）を学習させる際に、その元となる人の判定結果にブレがあると判定精度が下がってしまいます。
そこで機械学習手法を用いて人の判定を補正して学習させました。その結果、AI（深層学習）の判定精度を向上させることが出来ました。

● 学習画像における人のブレ● 機械学習にて人のブレを補正AI（深層学習）のホワイトボックス化の工夫● 元画像とヒートマップ

一般的にAI（深層学習）の判定においては、根拠が不明でブラックボッ

元画像

ヒートマップクス化しており、人間の理解を得られにくいという課題があります。
当社ではAI（深層学習）が判定において着目した箇所をヒートマップ（※）で表示することでホワイトボックス化する技術を導入しました。
この技術により、AI（深層学習）に対する理解が得られ、製造ラインへの導入が可能となりました。

※ヒートマップ：AI（深層学習）が着目した箇所を、強く着目している順に赤、黄、青、無で塗り分けた画像● 検査システム精度

導入後の精度

判定種別

本システム判定精度

技術者の判定精度

本検査システムは、良/不良判定精度99.5％、異常種別判定精度

良/不良判定

99.5％

95.0％

97.9％と高い判定精度を1年間安定して維持しています。

異常種別判定

97.9％

社外発表

● NHK撮影風景

当社では本案件の取り組みをGTC、CEATEC JAPAN、
IoT-SNAP等で発表を行っています。
また、AI（深層学習）を実際の製造ラインに導入した先進的な例として、NHKのAI特集や日経BP社の書籍で取り上げられるなど注目されています。

● 日経BP社発行の掲載書籍

今後の展開
当社ではロードマップを策● AI(深層学習)導入のロードマップ

定し、技術導入と実用化を進めています。
製造業におけるAI（深層学習）導入を進め生産性向上を図ります。
※1. Sim2Real：シミュレーションを用いて学習した結果を、実際のロボットの自律的制御に利用するための技術※2. リカレント：連続したデータについて、予測したりデータ間の関係を解析する技術※3. マルチモーダル：複数のデータに対して個別に推論した後、統合して推論する技術

生産システム革新センター

ai-info@jp.fujikura.com

お知らせ

N o.4 56

formation

持続可能な開発目標（SDGs）達成に向けた
フジクラグループの取り組み

2019.6INF UJ I KUR A N E W S

Shaping the future with "Tsunagu" Technology.

当社グループはこれまでも「“つなぐ”テクノロジーを通じの創造）に通じるものであり、2017年を「フジクラグループ顧客の価値創造と社会に貢献する」という経営理念のもCSV元年」と位置づけ、活動を本格的にスタートしました。と、製品やサービスを通じて社会課題の解決に貢献して活動の一例として、CSV製品を統合報告書で整理し掲載すきました。
また2015年9月に日本を含む国連加盟国193カるとともに、社員研修として新入社員を対象に「SDGsの目

国が約束した、世界が解決すべき社会課題であるSDGs

標を達成するために自分たちは何ができるか」をテーマ(Sustainable Development Goals)の達成に向けた取りとしたワークショップも実施しています。

組みも進めています。

今後もフジクラグループは事業活動を通じた社会課題解SDGsには2030年までに解決すべき17の大きな目標があ決の取り組みを進め、SDGs達成に貢献していきます。

りますが、当社グループはこれらの社会課題を事業活動を通じて、SDGsの目標達成に貢献していくことを宣言しました。事業を通じてSDGsの達成に貢献するという活動は、社会価値を向上（社会課題解決）し、経済価値（利益）も得る経営活動であるCSV（Creating Shared Value：共通価値● 2019年度新入社員研修

フジクラニュースでは毎月、様々な製品や技術、取組みをご紹介しております。次月号より各記事にSDGsの「世界を変えるための17の目標」から該当するロゴマークをつけて、ご紹介いたします。 −フジクラニュース編集委員会−
CSR推進室“つなぐ”テクノロジー 製品ニュース No.456
発行：2019年7月 編集兼発行責任者：森本 朋治〒135-8512 東京都江東区木場1-5-1
http://www.fujikura.co.jp

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