日本国内の市場全体における製造業の存在感は大きい。

例えば国内市場時価総額１位のトヨタ自動車に続き、ソニー、キーエンス、ホンダ、日本電産など、数々の日本経済を牽引するメーカー企業は海外にも多くの功績を残している。

身の回りにいくつの金属製品があるか数えたのちに、それらの何割が日本の製造系企業によって作られているか調べてみると驚くはずだ。

では、金属製品はもともと板金からできていることが多いのはご存知だろうか？
車体のボディラインなどはまさにそうだ。

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そんな板金加工の技術が、”職人技”として継承の危機に瀕しているのはますますピンと来ない話かもしれない。
IT技術をはじめとしたホワイトカラーの技術職が幅をきかせるなか、賃金の安いブルーカラー技術者の志望者は減ってきている。
一方で、発展途上国からすればまだまだ賃金の高い日本のブルーカラーは魅力的とうつるらしく、工場の生産者は海外国籍の労働者によって補填されている。
しかし、情勢はいつ何が起こるかわからない。腕のいい技術者になった外国籍労働者が明日祖国に帰るとしたら、残された工場はどうすればよいのか。

しかし、経済を牽引する技術の基盤の引き継ぎを、IT技術で助けられるとしたらどうだろうか？

最新のAI技術が使えるかもしれない。以下は、そんな期待を背負った研究のひとつである。

ディープラーニング×板金の世界。職人技をAIで継承できるか

(Featured AI) The world of deep learninig and sheet metal. Can AI take over technician’s skills? (Publication)

C. Jaremenko, N. Ravikumar, E. Affronti, M. Merklein and A. Maier, “Determination of Forming Limits in Sheet Metal Forming Using Deep Learning”. Materials, 12(7), 1051 (2019).

[DOI: 10.3390/ma12071051]

３つの要点