機械学習(Machine Learning)は、コンピュータに大量の学習データを与え、数学的アプローチによって自律的にデータの特徴点を見出して、コンピュータに人間のようなパターン認識や分類能力をもたせたり、最適な結果となるパラメタをコンピュータ自らが導き出したりするAIの分野です。

画像センサや加速度センサを搭載した生産ロボットに機械学習を適用することによって、より高精度・高効率な動きをするように機械自身が学習し、自律的に最適な制御を行うようになります。機械学習を活用した生産ロボットの能力は、機械部品などの組み立て作業において熟練作業者に肩を並べるまでになっています。

• 工場における不良品の発生原因をツリー状に分解して整理し，アナリストが統計的にその原因や解決策を探る。
  ディシジョンツリー分析(決定木分析)の活用事例です。※特性要因図、ロジックツリー分析、故障の木解析(FTA)などかもしれませんが、「統計的に」という語句に着目してディシジョンツリーとしました。
• 工場の生産設備を高速通信で接続し，ホストコンピュータがリアルタイムで制御できるようにする。
  MtoM(Machine to Machine)の活用事例です。
• 工場の生産ロボットに対して作業方法をプログラミングするのではなく，ロボット自らが学んで作業の効率を高める。
  正しい。機械学習の活用事例です。
• 累積生産量が倍増するたびに工場従業員の生産性が向上し，一定の比率で単位コストが減少する。
  エクスペリエンス・カーブ(経験曲線)の活用事例です。

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