AI導入の切り札「Deeptector®」

　セミナーの冒頭、ネットワーククラウド事業本部プラットフォームサービス部の鈴木は、製造業において画像認識AIを活用する市場規模は大きく、ロボット製造や設備管理などでの需要が見込まれていることを言及。また、製造業が画像認識AIを導入する理由・動機として、「製造コストの削減」「製造人員不足に伴う自動化」が最も多く、その一方でなかなか導入に踏み切れない要因として、「熟練製造技術を置き換えられない」「品質の改善が見込めない」「コストが効果に見合わない」「社内に導入するナレッジがない」ことが挙げられると説明した。（出典：IDC Japan,2022）

　鈴木は、これらの導入に踏み切れない要因を解決する切り札として、NTTコムウェアが提供する画像認識AI 「Deeptector®」を紹介した。Deeptector®は、人の「目」による判断を AI が代替する。マウス操作で直感的にAIを扱うことができるGUIツールを提供しており、「教師データ作成」から「学習」「判定」までの一連の流れを専門知識がなくても誰でも簡単に実施できるという。さらに「物体検出型」「領域検出型」「分類型」「レベル判定型」「正例判定型」の判定パターンが用意されており、それらの判定パターンを組み合わせることで多様な画像認識が可能で、お客様のさまざまな課題を解決できると説明した。

システム導入のハードルを下げる「業務連携アプリケーション」

　鈴木は、画像認識AIのシステム導入にあたり「業務改善」「業務移行」「システム開発」の3つの検討が必要になるとした。具体的には「業務改善」では導入するAIシステムをお客様内でより効果的に活用する方法を検討したり、「業務移行」では従来業務への影響を最小限に留める移行方法を検討したり、「システム開発」ではAIシステムの機能要件の検討や既存設備との接続方式検討・開発が必要となる。しかし、お客様にとって「システム開発」は普段の業務とは異なる領域であるため取り組むハードルは高いものとなっていた。本来、お客様が注力したい領域は、お客様の業務と密接に紐づく「業務改善」や「業務移行」であり、そこに注力できるようするためには、「システム開発」を簡易化し、システム導入のハードルを下げる必要があると力説。2022年度にリリースした業務連携アプリケーションによってシステム導入時に避けて通れなかった「システム開発」の悩みを解決できると強調した。

　業務連携アプリケーションは、お客様既存設備の制御機器とDeeptector®の連携をPLC（Programmable Logic Controller）で実現する。具体的には、制御機器とDeeptector®の間でAIの判定結果に応じた電気信号の入出力が可能であり、指定のスクリプトを実行する機能も付随している。例えば、設備の異常時に赤ランプが点灯した際、Deeptector®が赤色を認識し、既存設備の接点を通して制御機器に電気信号を送り込み、設備を停止したり、パトランプと連携することで設備の異常を遠方の作業者に通知することも可能であると説明した。また、製造業の現場はインターネットから切り離された閉域環境であることも多いが、Deeptector®が制御機器から電気信号を受け取ってスクリプトを実行することで、設備内のシステムの時刻同期や動的処理が可能になるという。

　続いて、ベルトコンベア上に流れるNG品を目視で確認していたA社や、化学物質の反応状況を目視で確認して手動で設備を操作していたB社の導入事例を紹介した。A社、B社ともにさまざまな課題があったが、業務連携アプリケーションを用いることで、既存設備との接続を一から検討・開発する必要がなくなり、スムーズなAI導入ができ、結果として、早期に業務の自動化や省人化を実現できたという。

　最後に、鈴木は、Deeptector®の業務連携アプリケーションが、システム開発を簡易化し、システム導入のハードルを引き下げるとあらためて訴えた。これまで「システム開発」も本来業務と並行して取り組む必要があったが、業務連携アプリケーションを用いることで、本来業務により一層集中できるようになった。加えて、新たな「業務改善」の仕組みを検討する時間が確保され、DXの加速にも繋がるだろうと話し、セミナーを締めくくった。

2023/07/24

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