＜速習セミナー＞機械学習を用いたヒューマンエラー防止対策〜生産工程におけるヒューマンエラーの現状と対策〜

　ヒューマンエラーはなぜ起こるのか？
　クラウドコンピューティング、IoT、人工知能など最新技術を
　用いて、 生産工程におけるヒューマンエラーを対策する！

講師

公立小松大学 生産システム科学部　准教授 博士（工学）　梶原 祐輔 先生

【講師略歴】
　・2018年4月公立小松大学生産システム科学部、准教授、現在に至る。
深層学習とIoTを用いたヒューマンエラー予兆の検知と人間の心理状態の予測に関する研究に従事。
　・2013月4月立命館大学情報理工学部助教。
行動と生体信号から作業者の認知負荷・ストレス・注意散漫・感情・覚醒度を推定する研究に従事。
また、高齢者の掃除の丁寧さから生活意欲を推定する研究に従事．
　・2013年3月金沢大学大学院自然科学研究科電子情報科学専攻博士後期課程修了。
独居老人を対象としたニオイセンサを用いた見守りシステムや可視光センサを用いた
浴室内の転倒検知システムの研究・開発に従事。
　・2011年3月金沢大学大学院自然科学研究科電子情報工学専攻博士前期課程修了。
ALS患者を対象とした眼球運動を用いたコミュニケーションツールの研究・開発に従事。
　・2016年9月に日常生活のバイタルサインから気分を推定する研究において、International Conference of Universal Researchers SESSION BEST PAPERを受賞した。
　・2013年9月には、Androidスマートフォンの音量設定自動化手法に関する研究で、情報処理学会MBL研究会優秀論文賞を受賞した。
【専門】統計科学/認知科学/知覚情報処理/リハビリテーション科学・福祉工学
【本テーマ関連学協会での活動】
平成27年～平成28年：システム制御情報学会 SCI'16実行委員
平成28年～平成29年：システム制御情報学会SCI'17実行委員
平成29年～平成30年：システム制御情報学会SCI'18実行委員

受講料

1名41、040円(税込（消費税8％）、資料付) 　
＊1社2名以上同時申込の場合 、1名につき30、240円 　　　　　
＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

セミナーポイント

■はじめに
　本セミナーでは、まず、ヒューマンエラーはなぜ起こるのか、生産工程における
ヒューマンエラーの現状と対策を説明します。次に、近年の生産現場のIT化を踏まえ、Industry4.0で活用されている技術（クラウドコンピューティング、IoT、人工知能）について説明します。
　そのうえで、これらを導入し、活用するための留意点について解説するとともに、質疑応答を通して理解を深めます。また、シンプルな機械学習パーセプトロンアルゴリズムから始まり、最近話題のディープラーニングまでを具体的な事例、人工知能による心理状態の認識とヒューマンエラー予兆の検知とともに解説し、人工知能に対する理解も深めます。
　本セミナーを受講することで、ヒューマンエラー予兆検知などの人工知能を活用した生産現場のスマートファクトリー化やインテリジェント製品の開発に役立ちます。

■受講対象
企業の研究開発、工場の生産管理、IT関連ご担当者

■必要な予備知識
統計学の基礎知識があると良いです

■本セミナーに参加して修得できること
・ヒューマンエラーの基礎知識、
・クラウドコンピューティング・IoT・人工知能の活用方法、
・機械学習の基礎とその活用方法、
・機械学習による人間の心理状態の推定、
・機械学習によるヒューマンエラー予兆検知手法

セミナー内容

１．生産工程におけるヒューマンエラー
　　(ア) Reasonによるヒューマンエラーの分類
　　　　〈1〉スリップ
　　　　〈2〉ラプス
　　　　〈3〉ミステイク
　　(イ) SRKモデルに基づく行動の分類
　　　　〈1〉スキルベース
　　　　〈2〉ルールベース
　　　　〈3〉ナレッジベース
　　(ウ)現状のヒューマンエラー対策
　　　　〈1〉危険予知トレーニング（KVT）
　　　　〈2〉人間中心設計
　　　　〈3〉人間信頼性評価
　　　　〈4〉安全マネジメント
　　　　〈5〉レジリエンスエンジニアリング

２．Society5.0とIndustry4.0
　　(ア) クラウドコンピューティング＋人工知能＋IoT
　　　　〈1〉クラウドコンピューティングとは
　　　　　　　　1. 利用形態（Saas、Paas、Iass）
　　　　　　　　2. 種類（プライベート・パブリック・コミュニティ）
　　　　　　　　3. エッジコンピューティング
　　　　〈2〉Internet of Thingsとは
　　　　　　　　1. モノ・コト・ヒトをつなげるIoT
　　　　　　　　2. IoT reference model
　　　　　　　　3. センサの種類と利用形態
　　　　　　　　4. IoTのデータの特徴とフォーマット
　　　　〈3〉人工知能とは
　　　　　　　　1. 汎用人工知能と特化人工知能
　　　　　　　　2. 人工知能の歴史
　　　　　　　　3. 人工知能に仕事を奪われる？
　　　　　　　　4. 人工知能の構築方法
　　　　　　　　　　・パーセプトロンアルゴリズム
　　　　　　　　　　・ニューラルネットワーク
　　　　　　　　　　・ディープニューラルネットワーク
　　(イ) 生産現場への適用
　　　　〈1〉人工知能によるヒト・モノ・コトのデータを自動収集
　　　　　　　　1. ヒトの認識
　　　　　　　　2. モノの認識
　　　　　　　　3. コトの認識
　　　　〈2〉ヒト・モノ・コトの流れを可視化
　　　　〈3〉人工知能でヒト・モノ・コトの流れを分析
　　　　〈4〉経路や作業の最適化

３．ヒト・コトの認識
　　(ア) ヒトの認識
　　　　〈1〉生体信号と気象データを用いた近未来の快気分の予測
　　　　〈2〉腰の動きに基づいた認知負荷の推定
　　(イ) コトの認識
　　　　〈1〉ヒューマンエラー予兆の検知