製造業のDX推進において、外観検査業務の自動化は重要です。外観検査AIの導入には、技術力、業界特化、現場適応力、段階的導入など多角的な比較が必要です。

本記事では製造業の設備導入にかかわる方向けに外観検査AI選定時の評価ポイントを解説します。

1. 技術要素の評価

外観検査AIの技術力は、検査精度や運用効率に直結します。ディープラーニングを活用した正例判定型による少数画像での高精度学習対応、加えてケースに応じて対応する複数の判定モデル（検出型・分類型・レベル判定型など）を備えているかが重要です。

2. 業界特化対応の確認

業界や製品ごとに求められる品質基準や判定難易度が異なるため、同業種での導入実績や業界特有の検査要件への対応力が重要です。特定の業界向けに最適化されたテンプレートやノウハウの有無を確認し自社の要件へのカスタマイズが容易であることを確認することが重要です。

3. 現場環境・既存のワークフローへの適応

外観検査AIは、現場環境や既存のワークフローに適応してこそ真価を発揮します。GUIによる直感的な操作性や、既存設備とのAPI連携の柔軟性が重要です。

4. 段階的な導入やスモールスタートが可能

段階的な導入やスモールスタートが可能であることも、重要なポイントです。例えば、簡易に試行導入できるよう、廉価なソフトウェアライセンス契約を選択できることや、必要なハードウェア環境が汎用的で、準備が容易であることが求められます。

また、スモールスタートの際には、導入に関する技術支援だけでなく、現場での検証や効果測定のためのノウハウやサポート体制が整っていることも重要です。

さらに、導入後に範囲を段階的に拡大できるよう、現場への継続的な支援が充実しており、スモールスタートから本格導入へと発展した実績があることも、重要な評価ポイントとなります。

5. NTTドコモソリューションズの「Deeptector」

「Deeptector」は、製造業の現場における外観検査作業を革新するAIサービスです。多数の製造業における導入実績があり、少数画像での高精度学習や、短期間でのAI学習モデル構築・現場展開が可能です。

※「Deeptector」はNTTドコモソリューションズ株式会社の登録商標です。

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