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フィジカルＡＩ実践研修～生成ＡＩでロボットを動かして、仕組みを体感する（３日間）

フィジカルＡＩ実践研修～生成ＡＩでロボットを動かして、仕組みを体感する（３日間）

Raspberry Piで自動検品の装置を作り、自組織での使いどころを見つける

研修No.B ANL696-0900-6505

対象者

  • 全階層

・目視点検や異常検知など、人の目と判断に頼った作業をしている方
・生産技術や品質管理、設備保全などの部門で現場改善に取り組んでいる方
・ＤＸ推進、業務改善の担当者

よくあるお悩み・ニーズ

  • フィジカルＡＩを実際に動かし、何ができるのか知りたい
  • 自組織のどの業務でフィジカルＡＩを使えるか判断できない
  • 人手不足のため、現場の作業負担を減らしたい

研修内容・特徴outline・feature

センサーで周囲の状況を読み取り判断して動くフィジカルＡＩを作成しながら、自組織での導入・活用を考える３日間の研修です。１日目は、フィジカルＡＩの構成要素やRaspberry Piの基本操作を学び、生成ＡＩに指示を出してプログラムを作る方法（バイブコーディング）を身につけます。２日目は、Raspberry PiとＰＣをつなぐ方法をおさえて実践し、自動検品で使用するセンサーの特徴についても理解を深めます。

３日目は、カメラ画像をもとに生成ＡＩが製品の良否を判定し、その結果に応じてロボットアームで仕分ける自動検品プログラムを作成します。研修内のワークを通じて自分の手で一つずつ組み立てていくので、状況の読み取りから判断、機器の動作までの一連の流れが明確になります。

＊本研修では、ＰＣおよび生成ＡＩを使用します＊
※研修の中で使用するＡＰＩキーは当社にてご用意いたします

研修のゴールgoal

  • ①フィジカルＡＩの仕組みを踏まえ、向いている業務と向いていない業務を見分けられる
  • ②生成ＡＩを活用し、周囲の状況に応じて機器を制御するプログラムを作成できる
  • ③リスクと実現可能性の両面から、フィジカルＡＩに任せる業務と活用場面を選べる

研修プログラム例program

＜１日目＞所要時間：７時間
内容
手法
  • １．フィジカルＡＩの概要
    （１）フィジカルＡＩとは～周囲の状況を認識し、自ら判断して動くＡＩ
    （２）従来のロボット、ＡＩ付き機器、フィジカルＡＩの違い
    （３）フィジカルＡＩが向いている業務と向いていない業務
講義
  • ２．フィジカルＡＩを支える技術
    （１）フィジカルＡＩを構成する要素
    ①センサー～周囲から情報を取得する
    ②ＡＩ・プログラム～状況を判断し、動作を決める
    ③ロボット～現実の世界で動作する
    （２）センサー情報を使った状況把握
    （３）行動の計画と動作の制御
    （４）動作の結果のフィードバックと修正
講義
  • ３．フィジカルＡＩに必要なプログラム
    （１）センサー情報の取得と動作の指示する処理
    （２）ルールによる判断と生成ＡＩによる判定する処理
    （３）動作結果の確認と修正する処理
    （４）生成ＡＩを使ったプログラムの作り方～バイブコーディング
    ①コードの解説　②コードの生成　③エラーの原因の特定・解消
    【ワーク】基準から外れたデータを見つけるプログラムを作る
    【ワーク】エラーが発生しているプログラムを、生成ＡＩで修正する
講義
ワーク
  • ４．Raspberry Piの基礎
    （１）Raspberry Piとは～センサーやロボットを動かす小型コンピューター
    （２）Raspberry Piのセットアップ方法
    （３）配線の基本とRaspberry Piを使う際の注意点
    （４）Raspberry Piのプログラムの書き方～ＬＥＤを光らせるプログラム
    【ワーク】２つのＬＥＤが交互に光るようにプログラムを作る
講義
ワーク
＜２日目＞所要時間：７時間
内容
手法
  • ５．モジュールの接続
    （１）モジュールとは～Raspberry Piに機能を追加する部品
    （２）出力用モジュールの使い方～ディスプレイへの文字・数値の表示
    （３）入力用モジュールの使い方～温度センサーによる値の取得
    【ワーク】温度センサーで取得した値をディスプレイに表示させる仕組みを作る
講義
ワーク
  • ６．Raspberry PiとＰＣの連携
    （１）ＰＣと連携する理由～Raspberry Pi単体での限界
    （２）Raspberry PiとＰＣの役割分担～データの取得と処理を分ける
    （３）Raspberry PiとＰＣをネットワークでつなぐ方法
    【ワーク】センサーで取得したデータをＰＣ上に表示する仕組みを作る
講義
ワーク
  • ７．自動検品に使うセンサーの選定
    （１）検品の流れを「認識・判断・動作」に分ける
    （２）センサー・カメラの種類と取得できる情報
    【ワーク】業務の場面ごとに、取得したい情報と使うセンサーを選ぶ
    （３）カメラを接続し、画像を取得する
講義
ワーク
＜３日目＞所要時間：７時間
内容
手法
  • ８．取得した情報から判断する仕組みの設計
    （１）判断までの処理を手順に分解する
    （２）判定基準を決める
    （３）カメラ画像を生成ＡＩに渡す
    （４）判定基準をもとに、生成ＡＩに判定させる
    【ワーク】判定基準を決め、製品の良否を判定するプログラムを設計する
    （５）誤判定の原因と見直しの観点
講義
ワーク
  • ９．ロボットアームによる仕分けと動作の修正
    （１）ロボットアームを接続し、安全に動かす
    （２）カメラ画像の判定結果に応じて動作を切り替える
    （３）動作の結果をカメラで確かめ、ずれを修正する
    【ワーク】製品の良否に応じて仕分ける自動検品プログラムを作る
講義
ワーク
  • 10．自身の業務に取り入れる
    （１）業務フローの書き方
    【ワーク】業務フローを書き出し、整理する
    （２）フィジカルＡＩ導入時の考え方～安全性、制約、責任分担
    【ワーク①】フィジカルＡＩが活用できそうな場面を洗い出す
    【ワーク②】リスクと実現可能性を考慮し、任せられそうな場面に絞り込む
    【ワーク③】ワーク①②を踏まえ、アイデアをグループ内で共有する
講義
ワーク
  • 11．まとめ
    【ワーク】研修を振り返り、自組織での活用アイデアを整理する
ワーク

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カスタマイズ事例～ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメントcomment

フィジカルＡＩへの注目が高まる一方で、「フィジカルＡＩで何ができるのか、具体的なイメージが持てない」という声が増えています。資料や映像だけでは、フィジカルＡＩの動きや特徴が伝わりにくいものです。そこで、受講者自身でプログラムを作り、目の前のロボットアームを実際に動かす体験ができるように本研修を設計しました。フィジカルＡＩを遠い技術ではなく自分の業務を変える手段として捉え、活用に向けて動き出すきっかけをつかんでもらいたいと考えています。

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