Peakers Academy
参加受付中: 12/4(金)17:00 まで

製造業での機械学習活用、その最先端に挑戦! 製鋼データを用いた不良品検知コンペティション

PROJECT FEATURE プロジェクトの魅力

トヨタグループ唯一の素材メーカーである愛知製鋼が製鋼工程のクローズドデータを提供。現場での実務に近い課題に取り組めるオンラインコンペ

トヨタグループ唯一の素材メーカー・愛知製鋼株式会社による、初の学生向けオンラインコンペティションが開催されます。

テーマは製鋼工程(鋼を溶かし、固める工程)における不良品の検出です。愛知製鋼の製造現場で実際に収集された生のクローズドデータが特別に提供される、非常に貴重な機会となっています。

愛知製鋼がつくっているのは、普通の鉄やハガネではありません。普通鋼よりもさらに付加価値の高い「特殊鋼」と呼ばれるもので、クルマの中でも特に負荷がかかる部分に使われています。同社の製造する部品が万が一破損した場合には故障や事故に直結するという、生命を乗せるクルマにとって最も重要なパーツ。そこに独自技術が生きています。繊細な製品を大量に生産するにあたっては、いかにして不良品を減らし常に高品質な製品を作るかということが大きな課題となります。本イベントでは、製造工程における温度や成分・経過時間といった様々なデータを用いて、最終的な製品の良/不良を判別するモデルを構築していただきます。

現実世界のリアルなデータを触ってみたい方・新しい分野へのAI導入に関心がある方にぜひご参加いただきたいイベントです。

様々な製品を根幹から支える「素材」というフィールドの可能性を、愛知製鋼と見つけ出そう

自動車産業の草創期、国産大衆車生産のためにハガネをゼロからつくる決意からスタートした同社。自動車業界がコネクテッドカーや自動運転など技術革新によって激動する中、同社も素材の進化で、社会に新たなソリューションを生み出しています。

そのチャレンジのひとつが素材業へのAI活用です。愛知製鋼が取り扱う特殊鋼条鋼やステンレス鋼などの製造には、製鋼・鋳造・圧延といった多くの工程が存在し、それぞれのほんのわずかな違いが品質に大きな影響を及ぼします。また、生産量は1年で約100万トンと非常に膨大です。同社はこの日々の製造データを収集・蓄積し、機械学習を利用することで、効率化や製品開発に活かす試みをスタートさせています。

素材業におけるAI活用は、大きな可能性を秘めている一方、まだまだ未踏というのが現状です。イベント当日は、その未来を今まさに切り開こうとしている現役社員の方がメンターとして参加。社員の方と共に考え、学び、素材×AIの未来に触れてみたい方のご参加をお待ちしております。

こんな方におすすめ

  • Python、R等での機械学習の経験がある人
  • 機械学習の業務活用に挑戦してみたい人
  • コンペティションに参加してみたい人
  • 機械学習の新たな分野への導入に興味がある人
  • 製造業・素材業に興味がある人
  • ご自身のモデル構築のスキル・プログラミングスキルを試してみたい人
  • オンラインでアドバイスを受けながら開発をしてみたい人

※言語の制限はありませんが、技術サポートはPythonが中心となります。

開催テーマ

製鋼の生産工程で収集された様々なデータから、製品の良・不良を識別する

モデルの精度をスコアで競うコンペティション形式のイベントです。
タスクの詳細は当日発表となります。

※テーマ・実施内容は変更となる場合がございます。あらかじめご了承ください。

愛知製鋼株式会社について

愛知製鋼株式会社は、トヨタグループ唯一の素材メーカーとして主に、特殊鋼、鍛造品、電磁品を製造・販売しています。自動車産業はもとより、産業機械・建設・IT・エレクトロニクス・医療・農業に至るまで、多くの産業が必要とする「素材」で、モノづくりの可能性を広げています。

現在、自動車業界は100年に一度といわれる大きな変化を迎えています。同社でも新事業として自動運転支援、ドローン、医療機器、バイオ分野にも進出。さらに高機能・高付加価値の製品開発のため、AIの積極導入を始めています。また、AI人材の採用・教育を強化しています。

創立80周年を迎え、素材の進化で未来の可能性を広げていく愛知製鋼は「つくろう、未来を。つくろう、素材で。」というブランドスローガンをかかげ、挑戦を続けています。創立100周年に向けて同社が、ITの導入でどう変革していくのか。愛知製鋼株式会社は、新たな分野へAIを導入したい方が大いに活躍できるフィールドです。

メンタリング・サポート

メンターには愛知製鋼でデータソリューション事業を行うエンジニア陣が参加。素材業×AIの現場で挑戦を続ける社員の方々と関わり合い、アドバイスをいただきながら開発することができます。

また、オンラインでも対面と変わらない成長を体験していただくため、少人数でのルーム編成や個別フィードバックの実施(予定)など、相談・質問しやすい環境を整えています。

メンタープロフィール

村瀬 博典
開発本部部品開発部デジタル・ソリューション開発室CAE・AIチーム チーム長
東北大学大学院金属フロンティア工学専攻卒、2010年4月入社。

過去の経歴
入社直後はチタン合金の塑性加工技術に従事。その後、熱流体解析(混相流)を経て現職。

現在の業務内容
社内のデータ分析プロジェクト・機械学習関連テーマへ横断的に参画。
深層生成モデルを用いた異常検知技術の研究開発に従事

その他
総合研究大学院大学 統計科学専攻 5年一貫制博士課程3年次編入学D4(福水研究室)(現在)
統計数理研究所 統計的機械学習研究センター リサーチアシスタント(現在)
オールトヨタ機械学習実践道場 師範(現在)

甲村 啓伍
開発本部部品開発部デジタル・ソリューション開発室CAE・AIチーム
名古屋工業大学大学院情報工学専攻卒、2016年4月入社。

過去の経歴
新入社員研修後現部門に配属、AI現場適用プロジェクトにおいて設備連動を担当。大学時代は社会ネットワークを研究、設備との連携は入社後に習得。

現在の業務内容
AI現場適用プロジェクトにおいて現場設備とAIの連動を担当。

大島 亮太
開発本部部品開発部デジタル・ソリューション開発室CAE・AIチーム
名古屋工業大学大学院物質工学専攻卒、2017年4月入社。

過去の経歴
新入社員研修後現部門に配属、AI現場適用プロジェクトにおいてAI(機械学習)モデル開発を担当。大学時代は材料CAE(シミュレーション)について研究、AIについては入社後に学習。

現在の業務内容
AI現場適用プロジェクトにおいてAI(機械学習)モデル開発等を担当。

その他
オールトヨタ機械学習実践道場 師範代補佐(現在)

北垣 修
開発本部部品開発部デジタル・ソリューション開発室ソリューションチーム
名古屋大学大学院情報学研究科社会情報学専攻卒、2019年4月入社。

過去の経歴
在学中はDeepLearningによるComputer Visonを研究。

現在の業務内容
構造・強度解析を用いて設計・開発を担当。

PROJECT OUTLINE プロジェクト要項

イベント要項・募集要項

イベント概要
製鉄工程で収集されたデータを用いて、不良品検出のモデルを構築するコンペティション形式のイベントです。
主催
愛知製鋼株式会社
企画・運営サポート
株式会社Mewcket(Peakers運営事務局)
応募締切
2020/12/4(金) 17:00予定
※応募者多数の場合、早期締め切りとなる場合がございます。
日時
2020/12/19(土) 〜2020/12/20(日)
※2日間通しての開催となりますので、全日程のご参加をお願いいたします。
※詳細な日時は後日追記いたします。
開催方法
オンラインでの開催となります。
長時間になりますので、可能な限り、ご自宅(もしくは学校)など、長時間の滞在が可能な場所からご参加をお願いいたします。
※インターネットを介してのビデオ通話が可能なPCをご準備ください。カメラ・マイク等についてはご準備ください。
※使用ツールにつきましては当選後のご連絡となりますが、参加者様に費用が発生しないものをご準備いたします。
※インターネット通信等にかかる費用につきましては、恐れ入りますが参加者様のご負担となります。
※プログラムの期間中はインターネット通話を多数行っていただきますので、通信速度・機器状態等は事前にご確認をお願いいたします。
募集人数
20名
※応募者多数の場合、Peakersマイページに入力されたプロフィールを元に選考を行う場合がございます。
応募資格
大学生・大学院生
※国籍の制限はございませんが、運営・進行は日本語での対応のみとなります。
服装
指定なし
準備物
  • 普段開発にお使いで、ビデオ通話ができるPC
  • └カメラ・マイク等についてはご準備ください。

  • 通話や開発が可能なインターネット環境
ご注意事項
当選後、参加が確定した方には参加同意書をご締結いただく必要がございます。
詳細は当選後ご案内いたしますが、当日までにご締結いただけない場合、参加URLの送付などが行えずご参加いただけない場合がございます。

本人確認のため、必ず通話・開会式へのご参加をお願いいたします。
開会式を無断欠席された場合、ツールへの招待を取り消す・登録を削除するなどの対応を行うことがございます。やむを得ずキャンセル・遅刻をされる場合は、必ず事前にご連絡をお願いいたします。

TIME TABLE タイムテーブル

後日追加いたします。