“拡張インテリジェンス：製品ライフサイクル全体のアプリケーション”
(Augmented Intelligence: Applications Across the Product Lifecycle)
人工知能 (AI - Artificial intelligence) は何十年もの間「次なる大きなモノ・コト (next big thing) 」となってきました。ムーアの法則 (Moor’s Law) の利点 (Benefits) とAIおよび機械学習 (Machine Learning) の進歩により、現実のものになりつつあります。2019年に向けて、CIMdataのグローバルPLM Market & Industry Forum シリーズは、人間のスキルを強化し、人間の代りとなる作業のポイントにデータと高度なアナリティクスを持ち込み、それらが展開するプロセスをより効果的にするPLMをはじめとする周辺のエンタープライズソフトウェア市場での現実のものになるつつあるテクノロジーのアプリケーションにフォーカスします。
背景
人工的な知的生命体のアイデアは少なくとも1872年のサミュエル・バトラー (Samuel Butler) のユートピア小説、エレホン (Erewhon) にさかのぼります。彼のビジョンは、後に続く多くのフィクションと同様に、人類が自己複製型のマシンに取って代わられる危険があるということでした。今日、スマートマシーンが将来の工場やオフィスで人間に取って代わることを叫んでいるのはビジネス誌です。現実はそれほど人目をひくものではありませんが、多くの点で、潜在的にその通りのインパクトがあります。
ムーアの法則は、単価あたりのコンピューティング、ストレージ、およびネットワーキング機能を向上させ続け、これらのスマートアプリケーションを可能にしつつ、理解し始めたばかりの方法でそれらを相互接続することを容易にする贈り物です。1980年代の期待・望みは、人間が情報をどのように処理しアクセスするかを学ぶことや機械にそのプロセスを再現させることに焦点をあてた研究での一般的な知能・インテリジェンスでした。自然言語処理と知識表現においてある種の著しい進歩をもたらしましたが、一般的な知能・インテリジェンスは私たちの手の範疇を超えていました。IBMによるチェスのディープ・ブルー (Deep Blue) やテレビ番組のジェパディ (Jeopardy) でのワトソン (Watson) での成功は、特化した仕事ではコンピュータが最高の人手であることを示しました。Googleは、よく知られている複雑なボードゲームの碁においてアルファ碁 (AlphaGo) の人間のチャンピオンより一枚上手あること示しました。興味深いことに、アルファ碁は、人間によって作成されたデータベースを使用して伝統的な方法で訓練されるものでなく、その代わりに機械学習とツリー検索のテクニックを使用していました。しかし、インテリジェントなアプリケーションはより広く普及しています。私たちのほとんどは、電話でSiriやGoogleと共に歩き回ったり、あるいはAlexaやGoogleが居間で誘いを待っています。
製品ライフサイクルにおけるスマートで繋がるアプリケーションについてはいかがでしょうか？実際、さまざまな形態の人工知能あるいは機械学習を使用した場合にのみ可能な多くのユースケースがあります。IBMは、製品開発で定義されている要件の正確性と完全性の評価を支援するなど、さまざまなビジネスアプリケーションでWatsonを推進しています。それらはまた、企業が季節性、天候、在庫状況に合わせて製品を簡単に調整できるような支援にも使用されています。機械学習のアルゴリズムは、写真を寸法的に正確な3D表現にうまくまとめるのに役立っています。画像検索は、Googleの画像検索を使用して見つけた画像、あるいはデータ管理システムで使用した3Dデザインなど、あらゆるグラフィック要素の異なるインスタンスを見つけるのに役立っています。一部のプロバイダーは過去のジェネレーティブデザインを取り上げており、境界条件に対応し、サブシステムのジェネレーティブエンジニアリングに対応する新しいジオメトリを作成します。これまでで最も実りの多いアプリケーションはメンテナンスの分野であり、急増する使用中のデータは、障害の予測をして保守計画の策定に役立ち、今やさらに重要なことは、企業はサービスとしての製品 (product as a service) に利益を賭けていることです。
CIMdataの 2019 PLM Market & Industry Forum
業界をリードする本フォーラムにおいてCIMdataは、製品ライフサイクル全体にわたる拡張知能・インテリジェンス (augmented intelligence *1) の利用・応用を探求します。CIMdataは、これまで可能であった仕事の見かけには影響 (scratches the surface) を与えないと考えています。人間は置き換えられないかもしれませんが、CIMdataはこのマシンインテリジェンスが私たちを置き換えることはないという多くの大手ソリューションプロバイダーのアプローチに同意するものの、可能な限り最善の決断を下すのを助け、私たちを補うものです。これらの議論により、CIMdataは、私たちのニーズを満たし、私たちの能力を拡張することができるエンジニアリングインテリジェントシステムに関する会話を勢い付けたいと考えています。
CIMdataの2019 PLM Market & Industry Forum (2019年度 PLM市場＆業界フォーラム) 、特にPLMエコノミーのソフトウェアおよびサービスプロバイダーに向けたリーディングイベントは、弊社のPLMコミュニティメンバーおよび世界のPLM市場についてさらなる洞察を得たい企業にとって重要な成果物を呈示する場です。2019年度のフォーラムは、現行の経済情勢と動向の識見を提供し、上記の課題と機会についてフォーカスしてPLMエコノミーに於けるそれら影響を精査します。CIMdataのPLM市場の現行状況と将来のトレンドについての視点が、CIMdataの2018年グローバルPLM市場分析の最初の一般公開として詳細に呈示し、それにはPLM分野、産業別、地域別など全体の市場について広範な分析と予測、大手PLMソリューションプロバイダー (収益と市場シェア) の実績などを含みます。
CIMdataのPLM Market & Industry Forumイベントのご参加の皆さまには、現行と新たに展開・発展するPLM市場、そのダイナミックな影響、継続的な市場の進展について確かなる理解を深めることを期待するものです。出席者は、自身・自社が活用できるチャンス、また今後１年間のPLM市場環境をナビゲートするために利用できるアプローチなどに先見性ある識見を高めることになります。CIMdataのPLM Market & Industry Forumはまた、競合相手・他社、コラボレータ・協力者、また潜在的なパートナーを含み、PLMコミュニティに於ける専門家たちとのネットワークの機会も提供します。本プログラムの登録は、www.CIMdata.com をご覧ください。
*1. 正確には単に、”拡張知能” というよりは、”インテリジェンス強化” の方がベターと考える。すなわち”理解力・思考力＆知能・知性を高めてモノゴトの判断を正しく行う” が本筋と考える。
本年度のアジェンダおよび参加要項については以下をご参照ください：
詳細 (開催場所、時間割など) については、資料一式 (PDF) をダウンロード下さい。
参加お申込について詳細＆参加要項をお読みいただき添付の申込書をご利用ください。
2019 PLM Market & Industry Forumのトピックスに関連した情報
- 2019.3.15：ジェネレーティブデザインの先は (CIMdata Blog)
- 2019.3.1：予知保全 - 製品ライフサイクルループを結ぶこと (closing) の利点 (CIMdata Blog)
- 2019.2.22：製品ライフサイクル管理のためのインテリジェンス (CIMdata Blog)
- 2019.2.1：デジタリゼーションとMBSE：市場動向、課題と機会 (CIMdata Blog)
- 2019.1.25：“Markets of One” に向かう (CIMdata Blog)
一般情報：PLM業界フォーラム - CIMdata PLM Market & Industry Forum
Artificial intelligence (AI) has been the “next big thing” for decades. The benefits of Moore’s Law and advances in AI and machine learning have increasingly made that promise a reality. For 2019, CIMdata’s global Product Lifecycle Management (PLM) Market & Industry Forum series will focus on applications of these technologies in PLM and adjacent enterprise software markets that are augmenting human skills, bringing data and advanced analytics to the point of work to make humans, and the processes they deploy, more effective.
Background
The idea of artificially intelligent beings dates back to at least 1872 and Samuel Butler’s utopian novel Erewhon. His vision, like many in fiction that came after, was that human kind was in danger of being supplanted by self-replicating machines. Today, it is the business press that is touting that eventuality, smart machines will replace humans in tomorrow’s factories and offices. The reality is somewhat less imposing, but, in many ways, potentially just as impactful.
Moore’s Law is the gift that keeps on giving, providing increasing computing, storage, and networking capabilities per unit cost and making these smart applications possible while also making it easy to interconnect them in ways we are just beginning to understand. In the 1980s, the hope was for general intelligence, with studies focusing on learning how humans process and access information and getting machines to replicate that process. While that led to some breakthroughs in natural language processing and knowledge representation, general intelligence was beyond our grasp. Successes by IBM with Deep Blue in chess and Watson on the TV show Jeopardy showed that computers could best humans on focused tasks. Google did them one better with their AlphaGo besting human champions in the famously complex board game, Go. Interestingly, AlphaGo was not trained in the traditional way using a database created by humans, instead using machine learning and tree search techniques. But intelligent applications are getting more ubiquitous. Most of us walk around with Siri or Google on our phones or have Alexa or Google waiting to be beckoned in our living rooms.
What about smart, connected applications in the product lifecycle? In fact, there are many use cases only possible using different forms of artificial intelligence or machine learning. IBM is pushing Watson in a range of business applications, including to help evaluate the accuracy and completeness of requirements defined in product development. They are also using it to help companies easily adapt their products to seasonality, weather, and availability. Machine learning algorithms are helping to stitch together photographs into dimensionally accurate 3D representations. Image search is helping us find other instances of any graphic element, be it a picture found using Google image search, or a 3D design found using in a data management system. Some providers are looking past generative design, which creates new geometry in response to boundary conditions, to generative engineering of subsystems. The most fruitful applications to date are in the area of maintenance, where torrents of in-use data can help predict failure and create maintenance plans, even more important now that companies are betting their profits on product as a service.
CIMdata’s 2019 PLM Market & Industry Forum
In this industry leading forum, CIMdata will explore the applications of augmented intelligence across the product lifecycle. CIMdata believes that the work to date barely scratches the surface of what is possible. While humans might not be replaced, CIMdata agrees with the approach of many leading solution providers that this machine intelligence will not replace us, but will augment us, helping us to quickly make the best possible decisions. With these talks CIMdata hopes to kickstart the conversation on engineering intelligent systems that can serve our needs and extend our capabilities.
CIMdata’s 2019 PLM Market & Industry Forum, the leading event exclusively for software and services providers in the PLM economy, is a key deliverable for our PLM Community members and those companies wishing to gain additional insight into the global PLM market. The 2019 Forum will provide insights on the current economic climate and trends, as well as examine their effects on the PLM economy, focusing on the challenges and opportunities highlighted above. CIMdata’s perspective on the current state of the PLM market and trends for the future will be presented in detail, as will the first public release of CIMdata’s 2018 global PLM market analysis results—including extensive analyses and forecasts regarding market growth across PLM domains, industries and regions, and the performance (by revenue and market-share) of leading PLM solution providers.
Participants in CIMdata’s PLM Market & Industry Forum should expect to gain a solid understanding of the current PLM market and the dynamics impacting it, and develop realistic expectations for continued market evolution. Attendees will gain further insights into opportunities they can exploit and approaches they can use to navigate the PLM market environment in the year to come. This event also provides the opportunity to network with other professionals in the PLM Community, including competitors, collaborators, and potential partners. To register for this program, please visit www.CIMdata.com.