パチンコ パチスロ 無料 サイトk8 カジノ酒造りのノウハウをIoTで数値化　データと映像で品質向上と技術伝承――寒梅酒造、NTT東日本らと実証実験仮想通貨カジノパチンコカジノ ブラック

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ガール フレンド スロット 実機　宮城県の老舗清酒メーカーである寒梅酒造とNTT東日本、ラトックシステムは2018年10月29日、日本酒の製造工程にセンサーなどのIoTデバイスを導入し、データの自動計測と遠隔確認を可能にする実証実験を開始した。計測データを活用して、日本酒製造の効率化と品質向上、技術伝承の簡易化を目指す。

　日本酒の製造において、品質の維持向上などのノウハウは、作り手による経験や暗黙知に頼るところが大きい。特に、日本酒造りの重要な一工程である「もろみ仕込み」では、酒蔵で人の手を要するさまざまな作業（温度など、各種データの定期的な計測、発酵状況の目視確認など）が必要になる。

実証実験のイメージ

　実証実験では、寒梅酒造の酒造タンク内に温度センサー、CO2濃度センサー、IoTカメラを、ろ過室に温湿度センサーをそれぞれ設置。センサーデータとカメラ映像により、もろみの状態を遠隔確認できるようにして、データを作業記録と合わせてクラウドに蓄積。これまで経験で受け継がれてきた酒造りのノウハウを数値化、分析することで、酒造作業の効率化、日本酒の品質向上、技術伝承の簡易化の実現に向けた効果を検証する。

　酒造タンクに設置する温度センサーは、ラトックシステムの酒造品温モニタリングシステム「もろみ日誌」を活用。CO2濃度センサーとIoTカメラは、NTT東日本の「ギガらくWi-Fi」のIoTサポートオプションを、ろ過室に設置する温湿度センサーは、ティアンドデイのデータロガー「おんどとり」を使用する。

　実証期間は、2018年10月29日から2019年9月末までの予定。3社は実験環境の構築や実験実施で得たデータを基に、同様の課題を抱える酒蔵への展開やデータの活用方法についての検討を進めていくとしている。

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パチンコ パチスロ 無料 サイトk8 カジノ「AI導入のリスク」よりも、「AIを活用しないことで起こるリスク」を考えろ仮想通貨カジノパチンコアクション ゲーム アプリ 無料

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ガール フレンド スロット やめ どき　「AI」「機械学習」「ディープラーニング」といった技術への期待が過熱する中、あらゆる業種、業界で、これらをビジネスへ適用する動きが加速している。アイティメディアは、2018年9月26日に東京・秋葉原で「AI／ディープラーニング ビジネス活用セミナー」を開催。セミナーでは、AI活用を支えるさまざまなソリューションが紹介された。

基調講演のレポートはこちらから→創業65年、AIで生まれ変わる箱根の老舗ホテル　その成功の要因は？「AI導入のリスク」よりも「AIを活用しないリスク」に対処せよNEC プラットフォームソリューション事業部マネージャー 青木勝氏

　AIを導入することによるリスクよりも、AIを活用しないリスクを考えよ――。

　こう訴えかけるのは、NECのプラットフォームソリューション事業部でマネージャーを務める青木勝氏だ。本セミナーでは「AIの時代を迎え撃つためのヒント」と題するセッションを行い、企業が今すぐにAI活用に向けて動き出すべき理由や、そのためのステップを紹介した。

　「もはや、AIはブームではなくなっている。『ビッグデータ』がバズワードとなった2012年から既に5年以上が経過しており、データを重要な資産として蓄積してきた企業は、それをベースにAI活用を進めることができる。『AIの精度が100％ではない』ことをリスクと捉えて手をこまねくくらいであれば、むしろ今後は『AIを活用しないこと』で想定されるリスクへ対処するために、データを蓄積し、AI活用に取り組むべきタイミングになっている」（青木氏）

　「AIを活用しないことで想定されるリスク」とは、少子高齢化に伴う労働者人口の減少や業務のノウハウを持った社員が不足することによる業務品質の低下などが挙げられる。青木氏は例として、NECフィールディングが5年以上にわたって取り組んできた「保守部品の需要予測」へのAI活用を紹介した。

　結果として、予測誤差率は、従来の35％から9％にまで下がり、年間で約2億円分の在庫削減効果があったという。青木氏は「予測精度は100％ではないが、それでもAIを使うことで、従来の手法と比べて大きく在庫リスクを削減できることが実証された」とその意義を強調した。

NECフィールディングが「保守部品の需要予測」へのAIを活用した結果、予測誤差率が35％から9％にまで下がった

　「AIでは、人手では難しい大量のデータ処理を迅速に行える。また適用範囲は広く、『人（採用、配置、離職予防など）』『モノ（品質予測、検品、故障予測など）』『カネ（在庫削減、売上最大化、不正検知など）』といった、ビジネスのあらゆる分野で活用できる。必要な条件は『課題解決に適切なデータがあること』のみ。だからこそ、まずはデータの蓄積を行っていることが重要になる」（青木氏）

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