Yuto Kayo

- 弘前大学との共同研究講座を運営。DMG森精機工場内の従業員にQOL(Quality of Life)検診を実施し、社員の健康を促進

1日に膨大に発生する機械アラームから、ベテランの経験（ナレッジ）をシステムに組み込むことで、「本当に対応すべき重要な警告」のみを抽出。適切なタイミングで、適切なコールをお客様にお届けするシステムの開発

技術文書・ノウハウの構造化と検索性の向上 長年蓄積された社内ナレッジを、LLM（大規模言語モデル）等を用いて構造化。誰もが必要な技術知見に即座にアクセスできる「技術伝承のデジタル化」を推進。

加工現場の工具の状態を画像で解析。単なる「異常判定」に留まらず、どこがどう摩耗・欠損しているかの「特定」までを自動化。

・ 現在在庫に存在しない部品の中から在庫するべき部品をラン キングで表⽰し、理由を可視化するシステムを作成

・ ⼯場のライン上に流れてくる部品に対して異常検知を⾏う AI モデルを作成 ・ 現⾏モデルでは対応できない特殊な異常に対して、 専⽤のモデ ルを作成することで判定精度を維持した。 ・ 推論速度の制約があったため、 モデルの軽量化とモデルの精度 の両⽅を担保したモデルを作成した。 ・ AI モデルが何を根拠に判定しているかを可視化し、AI に懐疑 的なお客様の信頼獲得に努めた。