機械学習とは

AIという言葉の中身を一歩掘ると、その多くは「機械学習」という技術でできています。製造業でAIの導入を検討するなら、まずこの言葉の正体を押さえておくと判断を誤りません。

「ルールを書く」から「例を見せる」へ

従来のプログラムは「こういう時はこうする」というルールを人間が一つずつ書きました。機械学習はその逆で、たくさんの例（データ）を見せると、コンピュータが自分でルールを見つけます。たとえば過去の図面を大量に学習させると、「この形状はこの加工に近い」といった判断ができるようになります。

データの質が、賢さを決める

学習にはデータの質と量が効きます。整っていないデータを与えると、見つかるパターンも精度が低くなります。「AIが賢いかどうかは、学習させるデータで決まる」と言われるのはこのためです。バラバラのデータをいくら投入しても、よい判断は引き出せません。

学習の土台になる、図面データ

機械学習の精度が学習データで決まるとして、図面の形状や特徴を解析し過去案件から近いものを探す類似図面検索も、その土台に整った図面データがあって成り立ちます。学習の土台となる図面を構造化して整えるのがARCHAIVEで、キーワードに頼らず図面そのものをAIが読み取れる状態をつくる位置づけになります。