JPC2017 [D1-1] MS HoloLens と MS Azure で実現する製造業における経営の意思決定変革

1. © 2017 KPMG Consulting Co., Ltd., a company established under the Japan Company Law and a member firm of the KPMG network of
independent member firms affiliated with KPMG International Cooperative (“KPMG International”), a Swiss entity. All rights reserved.
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MS HoloLens と MS Azure で
実現する製造業における
経営の意思決定変革
Baro Hyun, Ph.D.
Manager
ID:●-●

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■氏名
Hyun Baro（ヒョン バロ）
■所属・職位
KPMG Consulting, Advanced Innovative Technology, Manager
■経歴
無人システム研究開発専門
工学博士（航空宇宙工学, University of Michigan）
米国空軍の無人飛行機システム（ドローン）研究者
米国NASAの人工衛星SW開発・研究者
韓国現代自動車 研究開発本部、ADAS開発・研究者

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Key Message :
新たなEdge DeviceとAIを融合させ、
製造業の業務効率化と高度化を実現

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製造業 21%
卸売・小売業
14%
不動産業
12%
その他
54%
日本経済活動の
中で不動の1位！
http://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/data/data_list/kakuhou/files/h27/h27_kaku_top.html

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IoT・AI活用している領域
製造
製造オペレーション（量産）
生産準備生産技術工程設計
大組立
製造オペレーション（受注生産）
工事
加工・
小組立
開発・
設計
試運転

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学習データが蓄積され、AIのパターン
識別精度が上がるまでは人手を要する
AIの活用 AIの効果
知識 知識
知識
AIの知識の量
人手作業量
作業
効率化
AIの学習が進むに連れて形式知化
された業務の自動化が進む
それによって人でなければできない
作業へシフト可能
（人の作業の幅が広がる）
知識発見
高度化
 人では気づかない過去の不具合と
の紐づけが可能となる
 AIはデータ全量分析が可能
(人手では見られるデータに限度あり)
知識

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AIによる違和感ない
レコメンド
ほぼ100％
効率化
AI導入前の工数
1600h
AI導入時の想定工数
1000h
将来想定工数
500h
• 人手にて、経験と勘に基づいて実施していた作業がAIにより代替
• 作業工数は大幅に削減
業務精度の向上
（高度化）
20%
AI導入前のデータ活用率 AI導入後のデータ活用率
• 全量データ分析による精度の高い打ち手・驚きの一手の実現
普遍的な判断基準
AI導入前（暗黙知）
人によるばらつき
あり
AI導入前（形式知）

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Analytics
BigData Cognitive
IoT
Storage
Service
Virtual Machine
Real time
analytics
High availability
InfrastructureVirtual network
ビジネスの高度化・
新たな市場の創出
新たなEdge deviceとAIの融合
HoloLens
VR/AR/MRの登場
ユーザーエクスペリエンス
向上次世代型エクササイズ次世代コンテンツゲーム
Azure
KPMGはHoloLensを新たな
Edge Deviceと位置づけ、
AzureのAIサービスと連携
し、デジタル化を狙います
Hadoop
クラウド技術の発展

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業務シナリオ：製造業

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現場の特徴 課題
目視による
部品の識別が困難
発生する
無駄なコスト
現場での部品識別不良により製造コストが肥大化している

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製造現場
• 多数の製造部品の個体識別
• 様々な部品を正しい仕様で
組み合わせる必要
• 部品を識別し、仕様書と合わせる
• 設計情報表示による組立支援
画像からの設計書情報を識別

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フロントエンド
フロントエンド
モノを情報化する
認識・識別分析する
情報の記録
イメージ
UX/UI
バックエンドシステム連携
AI・分析システム連携
仕様書情報連携
システム連携
バックエンド構築
情報量による
サーバ構築
情報分析・マッチング
Detection
Segmentation・
Recognition
情報を表示する

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フロントエンド
フロントエンド
モノを情報化する
認識・識別分析する
情報の記録
イメージ
UX/UI
バックエンドシステム連携
AI・分析システム連携
仕様書情報連携
ヒトから学習（一時的）
情報・指示伝達
システム連携
バックエンド構築
情報量による
サーバ構築
情報分析・マッチング
Detection
Segmentation・
Recognition
情報を表示する
High Confidence
Low Confidence
・自動システムから明確な
識別がされない場合
ヒトのInputを受ける
・受けたヒトのInputを
学習し、以降Inputが不要
になる

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フロントエンド
認識・識別分析する
UX/UIヒトから学習（一時的）
情報・指示伝達
バックエンド構築
情報量によるサーバ
構築
情報分析・マッチング
Detection
Segmentation・
Recognition
情報を表示する
フロントエンド
モノを情報化する 情報の記録
イメージ
バックエンドシステム連携
AI・分析システム連携
仕様書情報連携
システム連携
・現場データを活用して機械学習
・AI性能によるヒトとの連携方法
検討
・この段階からヒトのUI/UX
の設計可能（デバイスによる
設計）
・設計仕様書やCADモデル
を利用し、識別プロセスに
かかるヒトの手間を減らす

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フロントエンド
UX/UIヒトから学習（一時的）
情報・指示伝達
情報分析・マッチング
Detection
Segmentation・
Recognition
フロントエンド
イメージ
バックエンドシステム連携
AI・分析システム連携
仕様書情報連携
バックエンド構築
情報量によるサーバ構築
モノを情報化する 情報の記録 システム連携
認識・識別分析する 情報を表示する
Deep Learning
algorithms
Neural Networks
Data storage
server
Parallel cloud
computing
Azure

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要素技術の実現：Two HoloLens + Azure

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KPMGコンサルティング株式会社
Baro Hyun, Ph.D. Manager
T: 080-8488-2815
E: baro.hyun@jp.kpmg.com