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国立研究開発法人
OS-23 6月9日(金)14:00-14:30
G-IoT + AI + MR:
現場のラボ化とラボの現場化
蔵田武志
(産総研)
がんこフードサービス店舗の厨房での行動計測結果
(PDR + BLE + マップ)
国立研究開発法人
OS-23 6月9日(金)14:00-14:30
G空間IoT時代
• 現場のラボ化 (Lab-forming Field)
• ラボの現場化 (Field-forming Lab)
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国立研究開発法人
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現場のラボ化とラボの現場化
• Borrowing from “Terraforming”
• Lab-forming Field: Transforming a real f...
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サービスイノベーション:
測って図って慮る
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国立研究開発法人
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PDR (Pedestrian Dead-Reckoning,
歩行者自律航法) on iPhone4 (G空間EXPO2010)
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国立研究開発法人
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振動解析ベースの車両自律航法 VDR
(Vibration-based/Vehicle Dead Reckoning)
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国立研究開発法人
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PDR/VDR組み込みモジュール
• PDR製品の老舗
• 単3電池駆動の実用型PDR
モジュール、デュアルセン
サ、BLE対応、カード化
等などバラエティに富むラ
インアップ...
国立研究開発法人
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様々な行動計測技術
赤:スマホPDR
(胸ポケット)
緑:モーキャプ
(全身, Perception
Neuron)
青:HoloLens
(頭部)
黄:Tango
(腹ポケッ...
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レストラン接客係の作業内容推定(SOE)
経営陣と打ち合わせの上、8種類のサービスオペレーションを定義
SO 補足
[1] 注文伺い 客席で料理・ドリンク等の注文を聞いてハンデ...
国立研究開発法人
OS-23 6月9日(金)14:00-14:30
レストラン接客係のSOE結果
SO
[1] 注文伺い
[2] 配膳
[3]
移動/
物を運ぶ
[4] 会計
[5] 挨拶/案内
[6]
片付け/
セッティング
[7]
お客さん...
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機械学習の教師データ整備効率化への取り組み
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国立研究開発法人
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技術課題と社会的課題の同時解決
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国立研究開発法人
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キャビンアテンダントのおもてなし分析
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東大・ANA総研の共同研究、及び東大・産総研の共同研究の事例日経情報ストラテジー
2015年12月号
• 飛行中の機内でCAの動線を...
国立研究開発法人
OS-23 6月9日(金)14:00-14:30
PDR+BLEを用いた達人CAと新人CAの比較
14
CA1
業務内容
CA2
業務内容
行き 帰り 計
達人CA 15分 6分 21分
新人CA 17分 3分 20分
• ド...
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G空間情報解析プラットフォーム
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マクロ:航空機撮影画像 ー> 広域3次元メッシュ
メゾ:地上の車載カメラ ー> 道路3次元点群モデル
ミクロ:Tango, HoloLen...
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Service Field Simulator (SFS)
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平成教育学院☆放課後(BSフジ) 2010/5/1
国立研究開発法人
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Service Field Simulator (SFS)
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国立研究開発法人
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再現性の検証:同じ行動を取るか?
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Real
Virtual
Real Virtual
国立研究開発法人
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複数人で協調して空間をレイアウトするシステム
「Dollhouse VR」:飲食現場におけるケーススタディ
19提供:慶応大 杉浦先生
Note: 違う立場の人たちがフラットに...
国立研究開発法人
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物流倉庫での計測とシミュレーション
• 可視光通信とWMSによ
り倉庫内スタッフの動線
を把握
• 「倉庫業務の見える化と
効率化」に関して検討
• シミュレーションによる
改...
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カイゼン活動の改善
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シミュレーション
To-Be
改善案提示
改善案事前評価
行動計測
分析
可視化
As-Is
現状把握
カイゼンC
カイゼンB
カイゼンA
実行 カイ...
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カイゼン活動の改善
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従業員作業モデル:状態遷移図とパラメータ
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国立研究開発法人
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ピッキング方法の事前比較
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シングルピッキング ゾーンピッキング
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ピッキング方法の事前比較
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GOOD
GOOD
GOOD
BAD
BAD
BAD
作業効率
従業員負荷
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ピッキング方法の事前比較
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SIMCAD Pro
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Visual Warehouse
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• 作業動線の見える化・最適化でピッキング効
率を改善
• 仮想3Dマップ、屋内位置測位システム、
バーコード技術を統合(株式会社サトー...
国立研究開発法人
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物流:スマートグラスの実用化
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• 2016春の検証 紙のピッキングよりも40%時間節約
• 2016秋の検証 ハンドスキャナよりも12%時間節約
• 26箇所ですでに常時...
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Big Data: Platform(er)
Deep Data: Stake (holders)
ビッグデータ+
ディープデータ=
ピア(桟橋)データ
国立研究開発法人
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社会の超多様化支援技術開発
・少子高齢化、労働力不足、働き方の多様化、障害者社会進出
・「測って図って慮る」ための現場のラボ化とラボの現場化
SFS
Dollhouse VR
...
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https://unit.aist.go.jp/hiri/pdr-warehouse2017/
コンペを活用したオープンイノベーション
http://contest.fr...
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G-IoT + AI + MR: 現場のラボ化とラボの現場化

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OS-236月9日(金)14:00-14:30
G-IoT+AI+MR: 現場のラボ化とラボの現場化

蔵田 武志
(国研) 産業技術総合研究所
人間情報研究部門 研究グループ長

実世界で継続的に集まってくるビッグデータ(プラットフォーム)と、特定の条
件ではないと取れないが高品位もしくは多種多様なデータにより構成されるディー
プデータ(ステーク)を組み合わせたピアデータ(桟橋データ)が、これからの
サービスイノベーションの根幹をなすでしょう。
本セッションでは、G空間コンピューティングとIoTの境界領域にあるG空間IoT、
AI、AR/MRの各技術を用いた現場のラボ化とラボの現場化について概説し、どの
ようにピアデータを構築・活用していくかについて事例を交えて議論します。

Published in: Engineering
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G-IoT + AI + MR: 現場のラボ化とラボの現場化

  1. 1. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 G-IoT + AI + MR: 現場のラボ化とラボの現場化 蔵田武志 (産総研) がんこフードサービス店舗の厨房での行動計測結果 (PDR + BLE + マップ)
  2. 2. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 G空間IoT時代 • 現場のラボ化 (Lab-forming Field) • ラボの現場化 (Field-forming Lab) 2
  3. 3. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 現場のラボ化とラボの現場化 • Borrowing from “Terraforming” • Lab-forming Field: Transforming a real field into a lab-like place. • Field-forming Lab: Transforming a laboratory into a field-like place. 3
  4. 4. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 サービスイノベーション: 測って図って慮る 4
  5. 5. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 PDR (Pedestrian Dead-Reckoning, 歩行者自律航法) on iPhone4 (G空間EXPO2010) 5
  6. 6. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 振動解析ベースの車両自律航法 VDR (Vibration-based/Vehicle Dead Reckoning) 6
  7. 7. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 PDR/VDR組み込みモジュール • PDR製品の老舗 • 単3電池駆動の実用型PDR モジュール、デュアルセン サ、BLE対応、カード化 等などバラエティに富むラ インアップ • 車両自律航法 VDR (Vehicle/Vibration- based Dead Reckoning) 製品も出荷開始 7 産総研・杉原SEI・澁谷工業 の共同研究事例
  8. 8. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 様々な行動計測技術 赤:スマホPDR (胸ポケット) 緑:モーキャプ (全身, Perception Neuron) 青:HoloLens (頭部) 黄:Tango (腹ポケット)
  9. 9. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 レストラン接客係の作業内容推定(SOE) 経営陣と打ち合わせの上、8種類のサービスオペレーションを定義 SO 補足 [1] 注文伺い 客席で料理・ドリンク等の注文を聞いてハンディ端末に入力 [2] 配膳 できあがった料理・ドリンクを客席でサーブ [3] 移動/物を運ぶ 主に通路で [4] 会計 レジまたは客室で [5] 挨拶/案内 入口やエレベータから客席までお客さんを案内、客席に挨拶 [6] 片付け/セッティング 客席の片付け、宴会やコースの場合は準備も [7] お客さんと会話 主に客席、通路で [8] スタッフと会話 主にパントリー、調理場で 注文伺い 配膳 ハンディ端末 片付け セッティング 9
  10. 10. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 レストラン接客係のSOE結果 SO [1] 注文伺い [2] 配膳 [3] 移動/ 物を運ぶ [4] 会計 [5] 挨拶/案内 [6] 片付け/ セッティング [7] お客さん と会話 [8] スタッフ と会話 推 定 値 再現率 [%][1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] 真 値 [1] 218 16 3 3 11 21 2 3 78.7 [2] 21 312 0 0 4 24 0 0 86.4 [3] 6 12 44 0 19 46 0 6 33.1 [4] 1 4 0 85 2 4 0 0 88.5 [5] 4 0 0 4 234 31 0 7 83.6 [6] 8 6 0 3 8 551 0 2 95.3 [7] 12 6 0 0 14 6 51 1 56.7 [8] 12 10 0 6 30 17 0 184 71.0 適合率[%] 77.3 85.2 93.6 84.2 72.7 78.7 96.2 90.6 81.0  適合率:正しい推定結果の数/推定結果の数  再現率:正しい推定結果の数/真値データの数 10
  11. 11. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 機械学習の教師データ整備効率化への取り組み 11
  12. 12. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 技術課題と社会的課題の同時解決 12
  13. 13. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 キャビンアテンダントのおもてなし分析 13 東大・ANA総研の共同研究、及び東大・産総研の共同研究の事例日経情報ストラテジー 2015年12月号 • 飛行中の機内でCAの動線を計測 • PDR+BLE+マップマッチング • BLEは機内持ち込み荷物の中でラピッド設置・撤去
  14. 14. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 PDR+BLEを用いた達人CAと新人CAの比較 14 CA1 業務内容 CA2 業務内容 行き 帰り 計 達人CA 15分 6分 21分 新人CA 17分 3分 20分 • ドリンク提供の帰り時間を多く作る • おかわりを申告してもらいやすい • 乗客の変化へ対応がしやすい 1. 乗客の変化に気づき対応するとい う受動的な行動 2. 乗客の申告を促す能動的な行動 2種類の行動メカニズムの存在の示唆  得られた知見 [日経情報ストラテジー2015年12月号より]
  15. 15. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 G空間情報解析プラットフォーム 15 マクロ:航空機撮影画像 ー> 広域3次元メッシュ メゾ:地上の車載カメラ ー> 道路3次元点群モデル ミクロ:Tango, HoloLens ー> 屋内3次元メッシュ
  16. 16. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 Service Field Simulator (SFS) 16 平成教育学院☆放課後(BSフジ) 2010/5/1
  17. 17. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 Service Field Simulator (SFS) 17
  18. 18. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 再現性の検証:同じ行動を取るか? 18 Real Virtual Real Virtual
  19. 19. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 複数人で協調して空間をレイアウトするシステム 「Dollhouse VR」:飲食現場におけるケーススタディ 19提供:慶応大 杉浦先生 Note: 違う立場の人たちがフラットに参加可能。 手戻りを少なくできる。
  20. 20. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 物流倉庫での計測とシミュレーション • 可視光通信とWMSによ り倉庫内スタッフの動線 を把握 • 「倉庫業務の見える化と 効率化」に関して検討 • シミュレーションによる 改善案の事前評価も可能 トラスコ中山プラネット神戸 物流センター、パナソニック、 フレームワークス、産総研 のコラボレーション事例 2014年4月~6月 既設の照明器具台数の約半数 (228台)を可視光通信用 LED照明に取り替え 20
  21. 21. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 カイゼン活動の改善 21 シミュレーション To-Be 改善案提示 改善案事前評価 行動計測 分析 可視化 As-Is 現状把握 カイゼンC カイゼンB カイゼンA 実行 カイゼン案実行
  22. 22. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 カイゼン活動の改善 22
  23. 23. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 従業員作業モデル:状態遷移図とパラメータ 23
  24. 24. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 ピッキング方法の事前比較 24 シングルピッキング ゾーンピッキング
  25. 25. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 ピッキング方法の事前比較 25 GOOD GOOD GOOD BAD BAD BAD 作業効率 従業員負荷
  26. 26. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 ピッキング方法の事前比較 26
  27. 27. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 SIMCAD Pro 27
  28. 28. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 Visual Warehouse 28 • 作業動線の見える化・最適化でピッキング効 率を改善 • 仮想3Dマップ、屋内位置測位システム、 バーコード技術を統合(株式会社サトー、株 式会社シーイーシー、Ubisense Inc.) • UWB-IR測位を活用した高精度測位
  29. 29. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 物流:スマートグラスの実用化 29 • 2016春の検証 紙のピッキングよりも40%時間節約 • 2016秋の検証 ハンドスキャナよりも12%時間節約 • 26箇所ですでに常時稼働 • 100%ハンズフリースキャン(一部指輪型スキャナー使用) • 導入には5週間あればOK • 2018年で2.6百万人がスマートグラスを使用 • 2025年で14.4百万人 • 6~10年の間に、産業用とのスマートグラスの75%が物流で使われる AWE 2017 Picavi社講演より
  30. 30. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 Big Data: Platform(er) Deep Data: Stake (holders) ビッグデータ+ ディープデータ= ピア(桟橋)データ
  31. 31. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 社会の超多様化支援技術開発 ・少子高齢化、労働力不足、働き方の多様化、障害者社会進出 ・「測って図って慮る」ための現場のラボ化とラボの現場化 SFS Dollhouse VR CCE Lite Wearable RGB-D sensing PDR Handheld AR 断片的貢献 APIコミュニティ
  32. 32. 国立研究開発法人 OS-23 6月9日(金)14:00-14:30 32 https://unit.aist.go.jp/hiri/pdr-warehouse2017/ コンペを活用したオープンイノベーション http://contest.frameworxopendata.jp/

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