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人工知能(AI)の有望な活用法、製造系エンジニアはどう考える?

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人工知能(AI)の有望な活用法、製造系エンジニアはどう考える?

株式会社 all engineer.jp
~現時点で最も実用的なのは「自動運転」(36.3%)。「救助ロボット」に伸びしろを感じるエンジニアも多数~

エンジニアのためのキャリア応援マガジン「fabcross for エンジニア」では、20~59歳の製造系エンジニア267人を対象に、「人工知能(AI)」に関するアンケート調査を行いました。

【TOPICS】

現時点で最も実用的なAI活用は「自動運転」(36.3%)。「スマート工場」「製品設計の支援」も2割前後が実用的と評価
製造系エンジニアの2人に1人、「自動運転」に将来性を感じる
伸びしろがあるAI活用の分野は「救助ロボット」「自動運転」「病気の診断」か
人工知能を活用の製品・サービス、認知度トップ3は「ルンバ」「Google翻訳」「Siri」

【調査概要】
囲碁のトッププロを打ち破った「アルファ碁」、現役プロ棋士から初めて勝利した「ponanza」、精度が向上したと話題のGoogle翻訳、対話機能を持つ「Pepper」「Siri」「りんな」など、私たちの身近なところにまで人工知能を活用した製品・サービスが普及し始めています。

このような人工知能の活用例に注目が集まってきている中で、製造系エンジニアはどんな分野で人工知能を活用するのが望ましいと考えているのでしょうか。現時点で実用的だと感じている人工知能の活用分野、将来性があると感じる活用分野について、製造系エンジニアに聞いてみました。

【調査結果サマリー】

◇現時点で最も実用的なAI活用は「自動運転」(36.3%)。「スマート工場」「製品設計の支援」も2割前後が実用的と評価

・現時点で実用的なレベルまで技術が発達していると感じる人工知能(AI)の活用分野を尋ねてみたところ、「自動運転」(36.3%)を挙げた製造系エンジニアが最も多かった。

・製造系エンジニアの業務に関係する分野として、「スマート工場」(21.7%)や「製品設計の支援」(19.5%)での活用については、2割前後の製造系エンジニアが実用的だと評価していることが分かった。

・実用的なレベルまで発達している活用分野は「特にない」という回答も29.6%に達した。
[画像1: https://prtimes.jp/i/16691/18/resize/d16691-18-652995-0.jpg ]

◇製造系エンジニアの2人に1人、「自動運転」に将来性を感じる

・続いて、どの分野がAIの活用法として将来性があると思うか、意見を求めてみた。こちらでも、最も多く選ばれたのは「自動運転」(56.6%)。続いて「救助ロボット」(40.8%)、「スマート工場」(39.0%)、「運送・配達ロボット」(38.6%)となった。
[画像2: https://prtimes.jp/i/16691/18/resize/d16691-18-382648-2.jpg ]

◇伸びしろがあるAI活用の分野は「救助ロボット」「自動運転」「病気の診断」か

・伸びしろがある(=“将来性がある”の回答率から“現時点で実用的なレベルまで技術が発達している” の回答率を引いた割合)活用分野だと製造系エンジニアが評価しているのは、「救助ロボット」「自動運転」「病気の診断」であると考えられる。

・逆に「AI投資」「人との対話」といった活用法について、伸びしろがある活用分野だと考える製造系エンジニアは少数にとどまった。
[画像3: https://prtimes.jp/i/16691/18/resize/d16691-18-848745-1.jpg ]

◇人工知能を活用の製品・サービス、認知度トップ3は「ルンバ」「Google翻訳」「Siri」

・人工知能を活用している主な製品・サービスについて、それぞれの認知度を調べてみたところ、製造系エンジニアが「知っている」と答えた割合は次のグラフのとおり。
ロボット掃除機「ルンバ」(61.4%)、翻訳ツール「Google翻訳」(59.9%)、iOSの音声認識秘書機能アプリ「Siri」(58.8%)、パーソナルロボット「Pepper」(52.1%)などの認知度は高かったが、Amazonが提供する音声認識機能「Alexa」(6.4%)や将棋ソフト「Ponanza」(6.0%)の認知度は伸び悩んだ。
[画像4: https://prtimes.jp/i/16691/18/resize/d16691-18-892352-3.jpg ]

【調査概要】
調査方法:ネットリサーチ
期間:2017年3月15日~21日
対象:製造系エンジニア 267名

--メディア関係の皆様へ---
本調査データはご自由にご活用ください。
記事での紹介・引用時には、エンジニアのためのキャリア応援マガジン「fabcross for エンジニア」調べ、など、調査元を明記ください。
Webサイトでご紹介いただく際は、下記の記事にリンクを貼っていただけると幸いです。
http://engineer.fabcross.jp/archeive/170331_ai.html

グラフデータは【プレスリリース画像一覧】からダウンロードいただくか、上記の記事URLから取得ください。より大サイズのグラフをご希望でしたら、メイテック広報部 三宅(kouhou@meitec.com)までお問い合わせください。
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