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» 2019年04月26日 08時00分 公開

分かったつもり? AI画像認識:職人 vs. ディープラーニング、AIの本当の価値とは

日々、日進月歩で進化するAIも、現状では熟練者の「職人ワザ」を再現することは難しいといわれています。AIを活用しても現場の完全無人化は難しいのです。では、今AIを導入する価値とは何なのでしょうか。

[中尾雅俊, 矢嶋 博,パナソニック ソリューションテクノロジー]

監修:中尾雅俊

パナソニック ソリューションテクノロジー AI・アナリティクス部ソリューション推進課 主事

2017年にNVIDIAとの協業を担当したことを皮切りに、AI・データ分析中心の業務を推進。初期投資や導入リスクが大きい、「人工知能の現場導入で失敗させない」活動としてセミナー講演など多数実施。受講者からは、「AIがよく理解できた」「そんなノウハウを話しても良いの」と心配されるほど。最近の趣味は実用を兼ねたDIYや果樹菜園など。

監修:矢嶋 博

パナソニック ソリューションテクノロジー 産業IoTSI部ソリューション推進課 係長

製造業向け「AI画像認識ソリューション」のSEとして、営業支援やPoC推進を担当。ソフトウェア開発からITインフラ構築まで、これまでの幅広い経験を生かし、AI画像認識システムの提案から導入、AI学習トレーニングまでを手掛けている。趣味の風景や家族写真撮影に加え、学習用画像収集をライフワークにしている。

 AIやAI画像認識に対する誤解を解きながら、AI画像認識の導入や活用を成功へと導くためのポイントを紹介する本連載。ディープラーニングで「できること」「できないこと」を明らかにしながら、以下の3つの「真実」についてお伝えしています。

         3つの真実
真実その1 課題によっては、ディープラーニングを使わないほうがよい領域がある
真実その2 ディープラーニングの頭脳を育てるには相当の労力がいる
真実その3 画像認識だけでは、製造ラインの完全自動化は難しい

 今回は、これらのうち「画像認識だけでは、製造ラインの完全自動化は難しい」という真実について解説します。

真実その3:画像認識だけでは、製造ラインの完全自動化は難しい

 AI技術は日進月歩で発展しています。とはいえ、今日のAI画像認識技術だけでは、現場の熟練者の「職人ワザ」を再現できる範囲は限定的でしょう。

 現場の熟練者は、長年の経験をもとに、発生しうる異常の兆候を、さまざまな手段で収集した情報から総合的に判断し、察知します。また、その兆候が確認された場合には、その異常が顕在化しないように、いろいろな対策を講じるでしょう。もちろん、異常というネガティブな事象の回避だけでなく、どのような状態を維持すれば最も効率的に成果を出すことができるかも知っています。

図1 熟練者とAIの情報判断 イメージ図

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