IoTとAIの間に存在する巨大な谷。それは技術ではなく教師データです。 製造業における不良低減AIを実現するためには、設備データを収集するだけでは不十分です。AIが学習するためには、製造データをバッチ/ロット単位で集約し、品質検査結果と紐付けた教師データを構築する必要があります。IoTとAIの間に存在するこのギャップを埋めることこそが、品質改善と不良低減を実現する重要な第一歩です。

数理モデルだけに依存したAIでは、鋳物など“数値化できない工程状態”を理解できない。 工程画像と検査画像を生産データとして統合することで、AIは不良の本質的な原因を学習し、検査工程は「データ生成工程」へ進化する。