【人工知能】機械系エンジニアがAIを習得するべき理由4つを詳細解説!

こんにちは。ヒガシです。

普段は機械系エンジニアをやりながら、AIの開発にも携わっています。

 

ここ数年、様々な産業で人工知能【AI】が注目を集めていることは言うまでもないと思います。

私自身もその波に乗り、気づけばAIを自ら開発し、製品開発に適用するまでになっていました。

 

というわけでこの記事では、私が感じた

機械系エンジニアがAIを習得するべき理由をご紹介していきます。

 

AIがどんなものなのかは十分に把握できていなくても、ある程度理解しやすいように解説していきます。

ぜひ最後までご覧ください。

 

それでは早速ですが、機械系エンジニアがAIを習得するべき理由を解説していきます。

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製品開発の世界観が変わる

まず始めは、なによりも製品開発における世界観が変わるという点です。

この話は、すでに世に出ているAI搭載の製品をイメージすれば納得がいくと思います。

その理由を解説していきます。

 

これまでのAIを使わない製品開発では、開発現場で設計して、性能検証をして問題がなければ量産するという大枠を出ることはありませんでした。

 

しかし、AIを製品に搭載することによって、市場に出た後でも、使われ方に応じてベストな制御に変更することが可能になると考えられます。

 

これが何を意味しているかと言うと、これまでは、市場でのありとあらゆる使われ方を想定し、どんな状況下でも一定の性能を満足する必要がありました。

これはつまり暑いところ、寒いところ、負荷が高い運転、低い運転など、さまざまな状況下でも対応できる製品である必要がありました。

 

しかし、AIを搭載することによって

「あ、俺北海道に売られたわ。ものすごく暑い場所で使われることないな。冷却装置はほどほどにして省電力化しておこう。」

というようなことを機械が自分で考えて性能を向上させることができるようになります。

考え方を変えれば、すべての市場に適合されるような開発はもう行わなくてもよくなるとも言えますね。

 

今では当たり前かもしれませんが、数年前からは考えられないような世界です。

 

どんな製品であれ、AIは少なからず活用する術はあるはずです。

まだ活用していない人はぜひ一度

「AIがあればどんなことができるか?」

を想像していみましょう。

 

きっと変わった世界が見えてくるはずです。

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業務効率が改善される

これまでのAIを使わない製品開発は、何か改善したい性能があったとき、以下の4つの作業を行っていました。

〇製品開発の流れ

①どうすれば性能が改善するか?という仮説を立てる

②CAEなどの机上計算を行って仮説を検証する

③性能が目標に達していなければもう一度どうすれば改善するか?という仮説を立てる

④もう一度仮説の検証作業を行う

⑤うまくいったら試作⇒実験で確認

 

奇跡的に一発でうまくいくこともありますが、ほとんどの場合はこの流れを延々と繰り返すことになります。

 

次に、AIが加わったことでこの流れがどのように変化したのか解説します。

※あくまでも私個人の環境に生じた変化です。

①考えられる改善案を手当たり次第に机上計算しAIにデータを学習させる

②学習させたデータから機械に最適解を導いてもらう

③性能確認のためのCAE検証

④うまくいったら試作⇒実験で確認

最後の部分はこれまでと同じですが、それまでの過程が大きく変化していることがわかると思います。

 

もちろん、①の工程で多大な工数を割くことにはなりますが、従来型の終わりの見えない繰り返し型の開発と比べれば、作業量は圧倒的に少なくなります。

 

私の場合、浮いた時間を活用して次のAI開発を行うことによって、効率化の好循環をまわすことができています。

 

ぜひあなたも効率化の好循環を回してみませんか?

 

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劇的な性能向上につながる可能性がある

一概に製品の性能を向上させるといっても、その手段は山ほどあるはずです。

 

一般的には過去の経験則から、

「このパラメータが効くからまずはここから調整してみよう!」

という手段が取られると思います。

 

しかし、そのやり方ば本当にベストなのでしょうか?

 

もしかしたら、我々人間が気が付いていない未知の改善手段があるかもしれません。

AIに正しくデータを学習させることで、その未知の改善手段を見つけてくれる可能性があります。

 

製品開発だとすこし話が難しくなるので野球に例えてみましょう。

※あくまでの空想上の話です。あと野球詳しくない人すみません。

 

最近では、プロ野球中継の中でもこのイニングに点が入る確率をAIが予測したりしていますよね。

 

あれは、過去の試合の中で蓄積されたデータの中から、さまざまな状況に照らしあわせて点が入る確率を算出しているわけです。

 

あなたがプロ野球チームの監督でAIを使いながら采配できたとしましょう。

状況は以下。

〇9回裏攻撃中

〇1点負けてる

〇ノーアウトランナー2塁

〇バッターは4番バッター

まぁ普通の采配ならバッターに任せて打てでしょう。

 

でもAIがいれば

〇この状況は流し打ちがめちゃくちゃうまい選手を出したほうが点が入りやすい!

なんてことが瞬時にわかったりします。

※あくまでも空想上の話です。

 

要は人間なら普通は考えつかないようなことをAIはデータに基づいて提案してきてくれるわけです。

 

これは製品開発にも当てはまります。

これまでの経験や職人の感に頼ってきた領域を、きちんとしたデータに基づいたものに置き換えることが可能になるわけです。

 

これは、今まで気が付いていなかったような、性能改善にものすごく寄与する因子の発見につながったり、性能改善を妨げるボトルネックになっていた部分を発見することに繋がるはずです。

 

そんなものが発見できれば、性能が劇的に改善することは言うまでもありませんよね。

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AI開発に適した環境が整っている

これまでの話の中で、何度かデータが、データが、という話をしたと思いますが、AIを適用するうえでもっとも重要なのはデータです。

AIにとってデータは命です。

 

AIを活用できるかどうかは、いかに意味のあるデータを収集できるかにかかっています。

 

私はこのデータ収集という面において、製品開発の場はすばらしい環境が整っていると感じています。

 

その理由は以下の3つです。

1.現在の製品開発における主流となっているMBD(Model Base Development)では、CAEなどを駆使することで、様々なデータを容易に作成することが可能

2.MBDはデータ作成が容易なだけではなく、そのデータはきれいに整った形で出力されるので、AIに学習させる上でも非常に好都合

3.MBDを取り入れていなくても、これまでの開発における様々なデータは蓄積されている

 

私はこれらのメリットをフル活用することで、開発現場にAIを適用することができました。

 

きっとあなたの会社にも、活用できるデータはたくさんあるはずです。

 

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おわりに

というわけで今回は機械系エンジニアがAIを習得するべき理由を解説していきました。

 

とはいえ、

メリットはわかったけどどうやって始めたら良いかわからない。

こんなひとも多いと思います。
私自身もつい昨年までそうでした。

 

私の場合は、外部の講師を招いた勉強会を開催し、AIを基礎から学ぶことができました。

独学では到底理解不能だったこと(理解しようとすらしなかったこと)でも、だれかに教えてもらうことできちんと理解できたと感じています。

 

まずは私のように外部講師を雇ってもらえないか会社に交渉してみましょう。

(金をかけずに勉強できるのがベストですからね。)

 

それでも無理なら自分で道を切り開くしかありませんね。

 

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それではまた!

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