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部品製造メーカーの飽くなき挑戦

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モノづくり企業(メーカー)へのAI導入事例としてご紹介するある企業では、最終検査の自動化にあたり、Auto Encoder (オートエンコーダ:自己符号化器)を使った実証実験の結果、実験開始早々のデータとして、「NG品(不良品)をきちんとNGと判定」する確率が97.7%になりました。「OK品(正常品)をOKと判定」する割合が60.9%と低めなので、これを上げていく必要がありますが、これは学習データ(正常品)を増やしていくことで解決していくと考えてよいでしょう。現場では「NG品を検出できること」がいちばん大事なので、97.7%はすでに高い精度として評価を受けており、次の段階であるプロトタイプ機の製作へと向かっています。同社AI導入担当者によれば、自分たちの強みはまさに「社内の各方面に強力なエンジニアがいる」ことでした。以前にも挑戦していた最終検査自動化システム製作にせよ、プロトタイプ機にせよ、すべて社内のエンジニアにより製作されていたからです。その技術力に加え、「世の中が変わってからAIの開発をしていては遅い」というスピード感をもった仕事への取組み姿勢が、「人工知能の目による自動検査」を可能にする日がきっと訪れると予感させる所以かもしれません。

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