対話型AIは製造業でどのように活用できるのか？
■できたらいいな？は、もう直ぐにできるようになる？
2023年2月、米マイクロソフト社は対話型AIである「ChatGPT」をロボット制御に活用した成果を発表しました。
マイクロソフトはChatGPTの開発元であるOpenAI社へ多額の投資をし、マイクロソフトの検索エンジンであるBingへの搭載等、積極的にAI技術の利活用を推進しています。そこで、BingのチャットAIで、上記の成果について聞いてみました。
質問：
「マイクロソフトが2023年2月に発表した対話AI「ChatGPT」をロボット制御に活用する研究成果を端的に教えて下さい。」
回答：
『マイクロソフトが2023年2月に発表した対話AI「ChatGPT」をロボット制御に活用する研究成果は、以下のように要約できます。
ChatGPTは自然言語を介して、さまざまなロボットの制御を行うことができる。
ChatGPTはテキストの世界を超えて思考し、物理世界について推論してロボットのタスクを支援できる。
ChatGPTは生成AIやその基盤技術である巨大言語モデル（LLM）をロボット制御に生かせることを示した。
この研究成果はまだ初期段階ですが、将来的にはChatGPTによって製造現場などでロボットが自然言語で指示されたり、協働したりする可能性があります』
と回答がありました。
なるほど通常の検索とは違い、自分で要約せずとも、AIが要約してくれます。
Bingでは出展元が一応記載されていますが、著作権などの関係は不明なので、このようなコラムへ回答をそのまま掲載する事は躊躇されますが、続いて質問してみました。
質問：
「その他、製造業での利用や活用の可能性はありますか？」
回答：
『はい、製造業での利用や活用の可能性はあります。
ChatGPTを使えば、プログラミングの知識やロボット技術に詳しくなくても、人に指示するように直感的にロボットを制御できます。
ChatGPTは生成AIとしても優れており、クリエーティブ分野や製品開発などで活躍する可能性があります。
ChatGPTは対話型AIとしても高い性能を持ち、顧客対応や業務支援などで活用できます。
ChatGPTは製造業だけでなく、さまざまな産業や分野に革新をもたらす技術と言えるでしょう。』
と回答がありました。
チャットですから、先の質問を前提に会話が継続できます。
BingでのChatGPTの利用等、AIが身近になってきていますが、製造業での利活用の可能性はどうでしょうか？
会話型AIに限定し、少し想像を膨らませ、（AIを使わずに...）考えてみました。 工場現場で困ること、聞きたいことは、自社の人・物・金・情報に関連する事が多いと思います。
「このラインに人は足りているか？」「あの部品はどこにあるか？」「あの発注の支払いは済んだか？」「このデータを集計したいかど？」...など。
会話型AIで聞けそうですが、通常それらは基幹システムからの検索でも十分判ると思います。
ですから、工場内で利用する場合は、一般的な事、常識的な事、Webでアクセスし得られることなどとは少し違いがあります。
もちろん、＊）自社情報をAIで学習を繰り返せば、独自の情報を加味しAIが思考し会話型で回答してくれる事は可能かと思います。
（＊ChatGPTはAPI連携で独自の学習もできますが、他者へ流用やデータの保存期間等の規約に留意する必要があります）
従って、ここでは自社の情報と外部の情報を合わせ場合、会話型AIでの活用を考えてみました。
こんな事ができたらいいな...のレベルです。
【設計部門 】
質問１：「今回受注の顧客仕様と同様または同類な競合他社の仕様を調べて？」
...自社や他社の仕様や形状が判ると設計方法や差別化が図れます。
【調達部門】
質問２：「来月発注予定の部材塗装の特徴から、外注に出す場合の契約や取引上の留意点を教えて？」
...新たに自社の予定に対する一般的な留意点を聞きたい。
【製造部門】
質問３：「工程リードタイムと現在の仕掛在庫の状況から、顧客別納期回答のメール文を作成して？」
...納期が想定でき連絡手段まで連携できれば良いですね。
【出荷部門】
質問４：「本日梱包輸出する当社機械の国別の天候状況や治安状況、輸送手段別の遅延等注意事項を教えて？」
...いざ調べようとすると大変です。
【情報部門】
質問５：「以下のような基幹システムのデータ並びをエクセルのVBAで集計するソースコード教えて？」
...すでにこれは出来ますね。
できたらいいな？はもう直ぐにできるようになるのでは？！と感じました。 会話型AIを利用し、皆様の出来たらいいな？は何でしょうか？
最後にChatGPTで弊社パッケージについて聞いてみました。 30秒くらい考え以下の回答が出されました、結構特徴を捉えています。
質問：「生産管理パッケージR-PiCSの特徴を5つ教えて？」
回答：『生産管理パッケージR-PiCSの特徴を5つ以下にまとめることができます。
1. 統合された生産管理:R-PiCSは、生産プロセスの全体を統合的に管理できるパッケージです。
製造プロセスの予測、スケジューリング、材料調達、製造、品質管理、在庫管理など、
生産プロセスに関連するあらゆる機能をカバーしています。
2. 柔軟なカスタマイズ性:R-PiCSは、さまざまな業界、業態、製品に対応できるように設計されています。
カスタムフィールドや設定によって、顧客のニーズに合わせて調整できます。
3. リアルタイムの生産情報の提供:R-PiCSは、リアルタイムで生産情報を提供することができます。
これにより、生産プロセスの進行状況を常に把握でき、問題が発生した場合は迅速に対応することができます。
4. 高度な予測能力:R-PiCSは、予測分析を活用して、生産プロセスの予測精度を高めることができます。
これにより、生産計画の最適化や在庫の最適化など、ビジネスプロセス全体を改善することができます。
5. クラウドベースのデプロイメント：R-PiCSは、クラウドベースのソリューションとして提供されており、
インストールやアップグレードの手間を省くことができます。
また、複数の拠点での生産管理や、外部のパートナーとの協業など、柔軟な展開が可能です。』
会計システムによる財務諸表などとは違い、生産管理の実力を定量的に図るのは難しいと考える方も多いのではないでしょうか？ また、そうしたものの統一的な仕組みが無いのが現状だと思われます。
そこで弊社では、下記のような生産管理力を簡易診断出来る仕組みを作成いたしました。
「生産管理力の評価」(manufacturing management assessment -MMA- )
このチャートでは、生産管理における課題で
＊どこが問題か？
＊トップの評価は？
＊製造部門の評価は？
＊生産システムの評価は？
＊何をポイントに検討すべきか？
こうしたポイントを明確にして、どこを改善すべきかをわかりやすく診断いたします。
診断結果は当社コンサルタントが客観的な視点で、簡易レポートを提出いたします。
わずか8分程度、45の質問にYes/Noで答えて頂くだけで、貴社における生産管理の「今」を6項目のレーダーチャートで知ることが出来、コンサルタントからの簡易コメントを付けてお返しいたします。生産管理における自社の実力を知りたい方は、是非お試しください。
