テクノロジー

今のうちに知っておきたい!AIを使った検品システムの仕組みとは

人工知能のイメージ

次代を支える新たな技術として、巷ではAI(人工知能)を取り入れた様々なシステム・サービスの開発、研究が進んでいます。これはAI(人工知能)の能力を応用し、我々の生活をより豊かにするための施策が練られているのです。

中でも、AI(人工知能)の「画像認識」の能力は様々な可能性を秘めています。

例えばこの能力を物流における「検品」に活用して自動で検品。このように物流業界でもAI(人工知能)の画像認識技術を業務の自動化・効率化に利用されています。

しかしこのAI(人工知能)の画像認識をどのように活用し検品をおこなっているのでしょうか。

そこで今回はこのAI(人工知能)の画像認識技術を利用した検品システムの仕組みや特徴などについて、AI(人工知能)の「画像認識」能力も踏まえ詳しくお話しましょう。

AI(人工知能)とは

AIのイメージ

近年、「AI(人工知能)搭載」という謳い文句を、様々な場面で目にする機会がありますよね。AI(人工知能)を搭載した家電や、AI(人工知能)による自動走行を行う車。あるいは、映画や創作物の中でもこのAI(人工知能)という言葉が登場しています。

このAI(人工知能)とは「Artificial Intelligence」の略称で、「学習・推論・判断といった人間の知能のもつ機能を人間の備えたコンピューターシステム」と定義されています。従来のシステムとは異なり、システム自身が考え、判断し、選択することで我々人間のように行動することができるのです。
実はこのAI(人工知能)についての認識は研究者、開発者によっても様々で、そのはっきりとした定義はいまだに議論がなされている点でもあります。

しかしながら共通した定義として「知能を持ち、人間同様に振る舞う」という点。システム自身が学習し、その時々で最良の振る舞いを自主的に行うのです。

画像認識ってなに?

画像認識のイメージ

そしてAI(人工知能)によって実現できることはいろいろありますが、中でも注目を集めているのが「画像認識」です。これは読んで字のごとく、特定の画像をAI(人工知能)が解析し、様々な要素を判断します。

例えば、風景画の中に何人の人間がいて、動物は何匹いて、時刻はどれくらいか・・・といった要素を、システムが判断し検出するといったことが可能。

しかしそれだけだといまいちその活用方法が掴みにくいですよね。ですがこれは非常に有用な機能なのです。

この画像認識を活用することで、防犯カメラから不審者をいち早く特定して通報したり、医療現場においてレントゲン・スキャン画像から自動的に病状を把握したりすることができます。
また身近なところでは、SNSなどのWebにも画像認識が多く用いられるようになってきました。SNSには日夜大量の情報が溢れており、そこに掲載された画像からは消費者のニーズを読み取ることができますよね。

本来、Webの膨大なデータを確認するのは骨が折れるものですが、AI(人工知能)の画像認識を使えば特定の製品やサービスのロゴなどを自動検知し、関連性の高い画像だけを検出する、といったことも容易なのです。

いずれも、今まで人間の目で判断していたものを、システム化することで自動化・効率化することができるのが最大のメリット。

そして最初に挙げましたが、この画像認識の能力を物流における「検品」でも活用する場面が見受けられるようになってきました。

AI(人工知能)で検品する仕組みとは

検品のイメージ

検品とは、本来複数ある製品の中から不良品と判定されるものを見つけ出し、製造ラインから除外する工程になります。今まではこれを人間の目と手で行うことで重要な作業でありながら非常にコストがかかっていました。

そこでこの検品作業をAI(人工知能)がおこなったのです。

仕組みはまずはカメラを通して流れてくる製品の「画像」を取得します。そしてAI(人工知能)にはあらかじめ正しい製品のサイズ、形、色などを学習。最後に正常な製品と目の前の製品に差異がないか、を判断させます。形が違う、色が違う・・といった差分が大きかった場合はそれを「不良品」として判断し、検知するのです。
このように無数に流れてくる製品の検品作業をAI(人工知能)システムが検品することで、人的コストを削減することが可能になりました。
加えて、人間に比べてシステムは多数の画像を同時に解析でき、かつ疲れなどによる精度のブレなども発生しづらいといったメリットもあります。

また、本来人間が検品を行う上では製品の良し悪しを判定する「技術」も不可欠ですよね。人間だけで検品を行う場合、新たな人員に技術を会得させるための時間がかかったり一人前になるまでは検品精度も上がらなかったりと、ムラが発生してしまいました。

しかしAI(人工知能)では常に完成した一つの検品システムを多数利用することができるため、こういったコストも削減することができるのです。

AI(人工知能)検品システムがあれば100%検品できるの?

AIによる検品のイメージ

こう見ると、非常に魅力的なAI(人工知能)ですよね。ですが気になるのはその精度でしょう。果たしてシステムに検品を任せた場合、その精度はどれくらいなのでしょうか。100%、良品、不良品を見分けることができるのでしょうか。

残念ながら、現状ではAI(人工知能)による検品で100%の精度を出すことは難しいです。
人間より高度な検知能力を持っていることは事実なのですが、やはり場合によっては不良品を見落とす場合もあったり、正常な判定ができないということもあり得ます。
このためコスト削減、人員削減を実現できる一方で、ある程度は人間の目を用いて最終チェックを行う、という形が現実的。

まだまだAI(人工知能)に完全に作業を任せるのではなく、人とAI(人工知能)が協力して検品を行う場面が多いです。

AI(人工知能)検品システムのこれから

AIによる検品のイメージ

このようにAI(人工知能)による検品システムはまだまだ完璧とは言い難いのが現実ですが、それでも世界的に非常に多くの注目を集めている分野でもあります。

2021年にはAI(人工知能)による検品・検査分野の市場規模は236億円まで拡大すると予想されており、いかにこのAI(人工知能)検品システムに期待が寄せられているか、ということが分かりますよね。
AI(人工知能)は機械学習、ディープラーニングを行うことで能力を向上させることができ、研究が進むことで検査精度を限りなく100%に近づけていくことができるのです。

現在でもNECの高速カメラと併用したAI(人工知能)が、0.03秒で高速通過する物の違いを、95%の精度で判定できた、という事例があったりします。AI(人工知能)の能力は現在でも、我々人間の持つそれを大きく凌駕していると言えるでしょう。

 

自動検品のイメージ

AI(人工知能)によって実現できる能力は様々ですが、AI(人工知能)の最大の特徴である「自身で判断し、行動する」という点は、検品システムにおいても非常に有用です。

良品、不良品を見分けることはもちろん、最近では食品の微かな色の差を見分け、鮮度を判定することもできるようになったりと、着実に検品システムの能力は向上しているのです。AI(人工知能)が持つ「画像認識」の能力は応用の幅が広く、今後も我々の思わぬ場面で画像認識が活用されるかもしれませんよね。

現在、日本は少子高齢化にともない、商品の良し悪しを判定する「目利き」の技術継承が難しいというのも、一つの問題となっています。

AI(人工知能)の登場は、こういった人間特有の問題を解決するだけでなく、検品システムの質を遥かに向上させる可能性を秘めているのです。今後画像認識技術が進んで検品システムの質がさらに向上されると良いですよね。

【お知らせ】

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