主にデータマイニングと言われる技術を使って、ものづくりの分野に応用していく研究をしています。研究の内容でいうと、さまざまなメーカーの工具カタログから、工具を使うにあたり最適な条件を決めるための支援システムをデータマイニングの技術を使って作っています。
また、その最適な条件を決めるのに重要なパラメータは何であるか、なぜそのパラメータが重要であるのか、それらは通常は暗黙値で“見える化”することはできませんが、データマイニングを使うことで“見える化” するといった研究をしています。

時系列データとよばれるデータがあるのですが、そのデータを解析するためにはディープラーニングのソフトなり、あるいはそれに付随したパイソンが入っているようなソフトを使わなければならないので、そのためにワークステーションを活用しています。

例えば、CAMソフトというソフトがありますが、そのソフトの中で切削工具を選んだときに、従来は自動で決められなかったその工具の最適な運用条件が、私が作ったシステムを使えば瞬時に決められる、ということが可能です。

非熟練の技能者にとっては、その工具の最適な運用条件を決めることは非常に難しく、それが決められるようになるには熟練の技能者にならなくてはいけません。そのためにはコストも年月もかかってしまいますが、切削工具の形状だけで使い方が瞬時に分かるこのシステムを使っていただければ、早いうちから熟練技能者にも劣らないものづくりができると考えています。

それによって、ものづくりにおける技能者の減少や国外への技能者の流出、あるいは若手や海外から来た労働者の育成、そういった場面での手助けができると思いますし、日本の根幹を支えるものづくりを担う中小企業の方々に向けて支援できるシステムとして、生かしていただきたいと思います。

実は初めて購入したのですが、スペックよりも値段を重視しました。ディープラーニングの商品はいくつかラインナップがありましたが、カスタマイズをせずに一番安価なモデルを購入してどういう効果があるかだろうか、という視点で選びました。

ワークステーションを使わないとできない解析があるので、それが行えるようになったのがメリットです。ただ、昨年の春に購入したのですが、まだそのメリットを活かせていないようにも思うので、使い方に慣れてもっとうまく使いこなしたいと思っています。

例えば時系列データを無線で飛ばし、ワークステーションで受信して、そのままリアルタイムに時系列データから特徴を抽出できるようなシステムができないかと。そういうシステムで解析できるようになれば、より嬉しいなと思います。

本製品 CERVO Deep Type-DPCS シリーズは、こちらをご覧ください。