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今のうちに知っておきたい!AI(人工知能)による自動検品の仕組みとは

今のうちに知っておきたい!AI(人工知能)による自動検品の仕組みとは

検品作業は、人が関わるからミスもでるし時間もかかる・・・自動で検品をして無駄を省けたらどんなに良いか、そう思いますよね。実は、経済産業省や内閣府が推奨している、長時間労働をものともしない優秀な働き手がいるのです。

それはAI(人工知能)と呼ばれるもの。国が導入を推奨しているAI(人工知能)は作業を自動化し、生産性を大きく向上させると言われています。

しかしながら、やはり得体の知れないものであると思う方もいるかもしれません。

それもそのはず、AI(人工知能)の起こりは今からたったの約70年前の1950年から。そこから2度の低迷期を迎えたのです。しかし、低迷期を乗り越えた現在では高い実用性を誇るようになったのです。現在ではなんと、AI(人工知能)が自動的に学習するなんていうことも。

なんだかワクワクしてきますよね。

そこで今回は、大手企業も取り入れているAI(人工知能)は自動でどのように検品をしているのかや、自動で検品をする世界はこれからどのようになっていくのか、をお話します。この記事を読むことで、AI(人工知能)を未知のものではなく、事業の新しい選択肢の一つになるかもしれません。

そもそもAI(人工知能)とは

AIのイメージ

AI(人工知能)とは物事を考え、判断し、学習する機能を持つコンピューターシステムのことです。

これだけ聞くと、「まるで人間のようじゃないか」と思ってしまいますよね。答えはYESでもあり、NOでもあります。

現在主流のAI(人工知能)は、特定の分野に特化したものです。なかには人間の能力を超えたものまで存在します。

人間に勝ったAI(人工知能)という話をきいたことはありませんか。米国グーグルディープマインド社の開発した、囲碁対局用の人工知能(AI)が学習を重ね、プロ棋士を打ち破ったのです。優れた素質を持った、人間の棋士ともいえますが、あくまでできるのは囲碁だけ。現在の技術では人間のように、意思を持つAI(人工知能)を作るのは不可能とされているのです。

そんな人間の力を超え得るAI(人工知能)の技術は様々なところで利用されています。

  • AI医療
  • きゅうりの仕分け
  • コールセンターのオペレーター補助

など。

AI(人工知能)による作業の自動化は、雇用人数の削減や作業時間の短縮に大きく貢献しているのです。

検品てどんな作業

バーコードのイメージ

検品とは、品物を検査する作業です。もちろん自動ではなく、手動で検品を行います。

具体的には

  • 商品に破損がないか
  • 個数は合っているか
  • 出荷する商品で間違い無いか

などを確認します。

検品は地味に見えますが、非常に重要な作業です。誰かが少しでも検品忘れで出荷に悪影響を出すと、管理者が検品アルバイト全員に注意をする事態にも発展する可能性があるからです。

確かに、AmazonやUberEatsで頼んだものが違ったり、不良品だったらとても嫌ですよね。もちろん問い合わせれば、無償で交換してくれたり、全ての代金をタダにしてくれるかもしれません。しかし、再発送には時間がかかるし、何より迷惑がかかったこちらが連絡をしなければいけません。

会社の信用にも関わる検品には、力を入れたほうが良いのです。

人による検品の問題点

チェックのイメージ

人が検品を行う場合は、どうしてもミスが出てしまいます。

膨大な量の商品を、後に控える作業のために素早くさばかなければなりません。また、細かい部分を目視で確認し、場合によってはそれを記録する必要もあります。「もう少しなんとかならないのか!」ということで使われているのが、ハンディターミナルという機械。物流関連の話になりますが、これは検品と同時に、商品の情報をPCなどの端末に送れる品物です。

ただし、一本あたりの価格が数万〜40万程度と安い金額ではありません。そんな高価な検品機械であっても、ミスは起こります。

使用するのは結局人であり、体調やモチベーション、能力が関わってくるわけですから全体的に見れば、検品は容易な作業とは言えないのです。

AI(人工知能)が自動で検品する仕組みとは

機械のイメージ

効率が良いとされる検品方法は、AI(人工知能)を構成するアルゴリズム「ディープラーニング」を用い、画像データから取得した特徴量をもとに判断するものです。と言われても、なんのことやらさっぱりですよね。

簡単に言えば、

  1. 人間の頭の働きに似せたコンピューターシステムを作成
  2. 画像データを読み込ませる
  3. 対象の特徴が分かるようになる(色や形など)
  4. 対象の特徴をもとにそれが何なのか判断できるようになる

ということです。

つまり、頭の良いAI(人工知能)の画像認識技術を用いて、自動で検品させているのです。AI(人工知能)には様々な学習法が存在しますが、対象を見分ける情報は人が手動で入力するものが基本です。

しかし、ディープラーニングではAI(人工知能)が自動で検品する対象を見分ける情報を手に入れてくれるのです。AI(人工知能)の自動検品の例としては、

  • ベルトコンベアから流れる商品が、正しい数か正しい物か判断
  • 検品システムのカメラの前に商品を複数置き、正しい組み合わせなら商品データを他端末に送る

などがあり、とても便利ですよね。

つまりAI(人工知能)によって、人を必要としない作業が増えてきているのです。

AI(人工知能)が自動検品をするメリット・デメリット

品質管理のイメージ

AI(人工知能)が自動で検品をするメリットはなんとなく思い浮かぶものですが、デメリットはもあります。具体的に見ていきましょう。

AI(人工知能)が自動で検品をするメリットは、以下のようになります。

  • ミスが削減され、生産性が向上する
  • 仕事を教える時間や手間が少ない
  • 機械トラブル以外に作業が中断されることがない

シンプルですが、仕事でとても重宝する項目ばかりですよね。

NTTロジスコという企業の報告によれば、AI(人工知能)の画像認識技術を用いて「生産性60%向上と検品ミス0%を実現」しました。また、アダコテックという企業では、アダコテックが提供するAI(人工知能)検知システムで不良品か否かの学習を最短1日でできるようになったと言っています。

一方、AI(人工知能)が自動で検品をするデメリットは以下のような点があります。

  • 機能しなくなると、全体の作業が止まる可能性がある
  • ミスした場合の原因がわからない

AI(人工知能)が自動で検品していた場合、突発的に機能しなくなると検品前後の作業に問題を起こす可能性があります。検品で商品が動かなくなると、商品を流す作業と商品を梱包・整理する作業ができなくなります。これは機械全般の話とも言えるでしょう。

また、AI(人工知能)の中には成功しても失敗しても、それを導き出した理由を説明できないものがあります。これはAI(人工知能)の学習方法で注目されるディープラーニングで問題視されていることです。ミスの原因がわからず、問題の解消にも時間がかかる可能性があるのです。

AI(人工知能)による自動検品のこれから

在庫のイメージ

AI(人工知能)による自動検品を導入する企業はこれから更に増えていくでしょう。

マヨネーズでおなじみのキユーピーや自動車株式会社のトヨタ。現在、AI(人工知能)の自動検品はこうした有名企業でも、生産性の向上や従業員への負担軽減、リソース管理を目的として導入されています。

また、これからの時代、検品作業に限らず、人手不足が予想されます。1985年に10%、2005年に20%、2020年に28.7%。この数値の割合は、65歳以上の高齢者の割合です。昨今深刻化している少子高齢化ですが、2040年には65歳以上の高齢者が35.5%になると言われています。

また、AI(人工知能)のレベルも日々上がっています。AI(人工知能)にとって必要不可欠な学習法もよりよいものが開発されてきているのです。

国も戦略に取り入れていくAI(人工知能)。AI(人工知能)の持たらす恩恵はまだまだ底が見えませんよね。

 

 

さて今回はAI(人工知能)による自動検品についてお話しました。AI(人工知能)による自動検品はもはや夢のようで、夢ではない、そんな話ですよね。

AI(人工知能)と検品について、内容を振り返りましょう。

  • 検品は品物の状態や個数などをチェックする作業
  • 人による検品はどうしてもミスが起こりやすい
  • AI(人工知能)の自動検品の方法は、学習させたAI(人工知能)の画像認識技術を利用する
  • AI(人工知能)による自動検品のメリットは作業に安定感を持たせられることが大きく、デメリットは予期せぬトラブルで解決が難しくなる可能性があるところ

AI(人工知能)による自動検品はまだまだ浸透してきているとは言いづらい状態でしょう。しかし、導入に踏み切った企業が高い成果を上げているのもまた事実。

AI(人工知能)による自動で検品をするという選択は将来を大きく変え得るものなのです。うまくAI(人工知能)を使って作業を安定させられると良いですよね。

【お知らせ】

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