連載
» 2019年06月14日 08時00分 公開

分かったつもり? AI画像認識:AI画像認識の導入はベンダー任せでいい? 現場が必ずやるべきこと

AI画像認識の導入や活用において、必要な作業をベンダーに丸投げしては期待した効果が得られないまま取り組みが頓挫したり、システム改修のたびに多額のコストが発生したりしてしまいます。現場で必ず行うべきこととは何でしょうか。キーワードは、「内製化」ではなく「DIY(Do It Yourself)」です。

[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。

 これまでの連載を通じて、製造現場の効率化という観点から、AI(人工知能)画像認識とどのように向き合っていくべきかについて考察しました。本連載の最終章では、これまで述べてきた内容を踏まえながら、パナソニック ソリューションテクノロジーが提供しているAIプラットフォームと、それを活用したAI画像認識のソリューションが、お客さまの課題解決にどう役立つかについて紹介します。

AI画像認識の3ステップを全て外部に任せることのリスク

 前回、AI画像認識の導入・活用に際しては、「画像認識の可否評価」「システム化の条件評価」「システム化による効果の評価」という3つのステップを踏む必要があると説明しました。また、これらのステップの遂行(特に、画像認識に関わる作業)を全て外部のベンダーに“丸投げ”するのではなく、ユーザー企業が大きく関与することが必要になるとも述べました。

 なぜそうすることが必要かをあらためて言えば、AI画像認識では、作成した頭脳を使って対象物を認識させた結果を受けて、画像の追加や、学習方法の修正といった改善のフィードバックループを高速回転させていくことが大切だからです。もう少し具体的に言えば、画像認識ができなかったり(未検知)、誤って検知する(誤検知)条件があるなら、該当の画像を元にして追加で学習させることで、期待する認識ができる頭脳になるように育てていきます。学校のテストで間違った問題を、家に帰ってから復習することで、次のテストで良い点が取れるようになるのと同じです。

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