「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑧
日刊工業新聞社の記者、田井茂さんの「品質・技術ジャーナル」のページに下名のインタビューが掲載されました。仕事への向き合い方をはじめ、多岐にわたり聞いていただき、私が最近考えていることをプロの視点でまとめていただきました。 何回かに分けてこちらのブログでも抜粋して紹介いたします。
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人工知能（ＡＩ）を活用した品質改善や開発力向上も支援している。ただ、ビッグデータの解析によるＡＩは巨大ＩＴ企業がはるかに先行し強力なプラットフォーム（情報基盤）も握っているため、日本企業が後発で戦うのは難しいと考えている。
「ビッグデータではなくて工場や設計、検査のデータに部分的にＡＩを使うのは以前から機械学習でやっていたし、今後も有力な分野です。一時的なはやりでなく、これからも使われていくでしょう。当社もお手伝いしています。品質工学の予測技術であるMTシステムを使う顧客はいるので、そのツールも提供しています。当社が得意とするデータ活用は、科学のデータサイエンスでなく、あくまでも技術で実践するデータエンジニアリング。データエンジニアリングを活用して顧客にもうけてもらうので、データサイエンスとは一線を引いています。ほかには、コンピューターシミュレーションを強く勧めている。特に上流の開発設計で質を高めるには、いきなり試作できず、予測して調べるフィージビリティーが必要になる。開発上流で品質を高めるために、コンピューターシミュレーションを大いに活用するべきです。３Ｄ（３次元）プリンターによる試作も併用して使えます」
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出典は以下のHPより。 https://qejournal.main.jp/
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