製造現場と量子コンピュータとAI
近年の量子コンピューターと人工知能の急激な発達によって製造現場はどう変わるかを考察して見たいと思います。
製造業というのはロボットの最先端を常に取り込んでいる業界ですから、普通に考えてもっとも導入が進むのはこの業界であると容易に想像できる事です。
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急激な変化は少ない
既に生産ラインでは電子カメラが製品の監視して正常な製品と違っている不良品をピックアップしてラインから取り除くような作業をやっていますし、不良品発生のメカニズムを解析して生産ラインの改善までをデータ-化するところまでを既にやっていますが、この中の人が介在して行っている作業領域が徐々に量子コンピューター上で稼動する量子コンピュータが行うように、徐々に切り替わっていくというイメージです。
つまり物を作り出している製造現場は昔から自動化を進めている最先端の現場ですから、多少そのスピードが速くなるレベルで、しかも一般人の目に触れることは一切有りませんから、社会的なインパクトも少なく気が付いたら同じ量の製品を作るために必要な人数が半分に減っていたという、本当に従来と変わらない進歩になると予測されます。
製品開発や構想分野で量子コンピューターや人工知能が人間を超える日
必ずしも正解を導かないのが人の脳の強み
例えば車のデザインを例に考えますと、過去の販売傾向を消費者の年代別と性別や年収別に分類したビッグデーターを元にセグメント化したデーターを抽出して更に、最終的な販売台数を推測して生産計画を立てたり製造の可否を判断するプロセスで考えて見ましょう。
コンピュータは人間の数百倍以上のスピードでシュミレーションする事が可能ですから、ビッグデータを元にした正しい答えを導き出す事になるのでしょうけど、実は市場に受け入れられる先陣をきる製品と言うのは過去に無かったものから新たな創造なわけです。
ですから既に消費者が不便を感じているような存在がはっきりとしている、市場から製品開発を行うような事は得意でしょうが、そうでないデーターは難しいというのが現状です。
まだインプットデータとアプトプットデーターの世界
巷では人工知能が勝手に想像したり創造するみたいな話も出ていますが、実際のところ元のプログラミングを行うのは人が行うわけですし、インプットデータが何も無い状態では人工知能だろうと量子コンピューターだろうと何も出来ないわけです。
そのインプットが間違えていると間違った結果が導き出されるいう単純な事を間違えないようにしませんと、人工知能だから間違えないという錯覚から間違った方向に進んでしまう可能性も高くなってしまうわけです。
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