クラスター対策に貢献するAI技術と
コロナに強い社会を作るための画像業界への期待

国際画像機器展2021 日本映像処理研究会・特別招待講演 <完全収録>

2021年12/1水~3金に、パシフィコ横浜(神奈川県横浜市西区みなとみらい1-1-1)で開催された「国際画像機器展2021」。この中で、日本映像処理研究会が主催する特別招待講演が行われました。

この講演は、AI、DX、アフターコロナ下など現在、注目されているトピックから、将来市場に影響を与えるであろうテーマ、画像処理、メディカルなど各分野における最先端の技術で先鞭をつける取り組みを行う第一人者を招待しての講演会です。こちらの「国際画像セミナー」に、当社代表取締役CEO・伊東大輔が登壇いたしました。

講演概要

名称:国際画像セミナー 日本映像処理研究会 特別招待講演(参加無料)
日時:2021年12/2木 14:15~15:00
会場:パシフィコ横浜 アネックスホール F202
テーマ:クラスター対策に貢献するAI技術とコロナに強い社会を作るための画像業界への期待

講演の様子を、動画と文字起こし版でお届けします。ぜひご覧ください!

【動画】クラスター対策に貢献するAI技術と、コロナに強い社会を作るための画像業界への期待(40分)


【文字起こし版】クラスター対策に貢献するAI技術と、コロナに強い社会を作るための画像業界への期待

目次
1.アドダイスのご紹介
1-1.アドダイスとは
1-2.ゲージのツマミで「観える化」したAIを提供
2.クラスター対策ソリューション「ResQ AI」のご紹介
2-1. 各方面で評価いただいているResQ AI
2-2. ResQ AIの概要と実績
3.「不調なら、休める社会」という考え方
3-1. 不調なら、休める社会に、という考え方が大切な理由
3-2.パンデミックのマクロ背景
4.ライフスタイル医学AI(R) ~予防医学、未病とIT技術
4-1.ライフスタイル医学AI(R)とは ~医師と薬に頼らない「第3の医学」
4-2.予防、未病分野におけるIT技術の可能性
4-3.取り組み中の技術的課題
5.画像機器業界のクラスター対策に果たす役割
5-1.判断過程を観える化した画像AI「HORUS AI(ホルスAI)」
5-2.ユーザーの手で精度目標をクリア
5-3.1枚でも分類可能
5-4.数枚でも95%以上の精度
5-5.工場物流
・工場内物流での画像解析AIの活用
5-6.作業分析
・工場、倉庫などでの不適切行動の検知など
5-7.検査
・顕微鏡での目視検査もAIで自動化
・モニターで人が判断していた工程のAI化
・画像以外のセンサーからの情報もAI化
・通常では難しい「むら」のAI化
・可視化できるものであればAI化が可能
・HORUS AIは後付けで導入可能なベンダーフリー
・現場が主役。自分達だけでAIを自立運用
5-8.源流管理AI
・半導体検査を例に:現場スタッフだけでPDCAサイクルを高速で廻すことができる
・全数検査が可能になり品質も向上
5-9.AIサプライチェーン
・会社をまたいだ検査の困りごと
・「AIサプライチェーン」で、出荷検品から受入検品まで
・検査ブロックチェーンはAIありきの時代の不正防止
5-10.導入イメージ
・ハンズオンセミナー
・導入プロセス
5-11.おわりに

1.アドダイスのご紹介

1-1.アドダイスとは


アドダイスは『人工生命時代のAIプラットフォームづくり』に取組んでいるAIスタートアップです。私はCEOの伊東です。MITのリサーチャー、東大の医療研究者などが集まっている会社です。

1-2.ゲージのツマミで「観える化」したAIを提供

やっていることをざっくり言うと、私たちは、特許技術SoLoMoNテクノロジーを使い、ブラックボックスと言われているAIの判断過程を、「ゲージのツマミ」でAIを観える化しています。

アカウント発行後ログインをすれば、すぐAIを利用し、 DXをスタートできるので、導入実績がぞくぞくと増えています。

製品で言うと、画像検査向けの「HORUS AI(ホルスAI)」が、旭化成グループの検査工程でも導入されました。

今日、横浜駅を通って来られた方もいらっしゃるかと思いますが、あとで相鉄線の「相鉄ジョイナス」に立ち寄っていただければと思います。実は相鉄ジョイナスの空調は、6年がかりでAI化しまして、実は今完全にAIが制御している状態になっています。クレームも7割減って、人件費などの効率も非常によくなっています。


世界中にAIが普及していくようにということで、AIで産業構造を塗り替える「AIサプライチェーン(R)」構想を提唱しております。
▲目次に戻る

2.クラスター対策ソリューション「ResQ AI」のご紹介

2-1. 各方面で評価いただいているResQ AI


さて、アドダイスはこのようなAIテクノロジーの会社です。新型コロナを機に、医療とAIの知見を活かし、最新テクノロジーで対抗し、命を守り、社会を守るために「COVID-19-ResQプロジェクト」を立ち上げました。

その成果として、企業や団体がクラスタ対策に取り組める、腕時計型ウェアラブルIoTを活用したクラスタ対策ソリューションを提供しています。

日経新聞でも特集記事で大きく取りあげられました。

アジア最大級のオンライン展示会「CEATEC」で行われたスタートアップピッチイベントで、ベンチャー代表として優勝し、JETROでも取り上げていただきました。

また「IDB(米州開発銀行)」という、アメリカ政府が運営している開発支援の銀行があるのですが、そちらの「高齢化する社会の課題解決策のコンテスト(Silver Economy Challenge)」でソリューションを提供する企業として、「Category B」という米州域外の企業…で、マッチングを推奨する企業としてアドダイスが採択されました。
⇒関連記事:2021/11/16 プレスリリース IDB・米州開発銀行「高齢化する社会の課題解決策のコンテスト」にて、日本のスタートアップとして唯一、選出!

2-2. ResQ AIの概要と実績


ResQ AIが、どのようなものかと言いますと、腕時計型ウェアラブルIoTのResQ Bandを装着し、スマホとペアリングします。

ResQ Bandが、自動で装着者のバイタルデータをクラウドに送信します。クラウドAIで見守りたい人達のデータを集中管理します。例えば会場の皆さんが、このResQ Bandを身につけていらしゃれば、どこに居ようと自動的に、管理者がいるとすればどういう状態にあるかわかります。

今まで個人任せだった健康管理を組織が積極的に受け持ち、皆で見守ることが重要です。 装着者の健康データを関わりのある機関…医療機関や団体と共有し、何か問題があれば自動的に通知が行くようになっていますので、装着している人が自分の不調に気がつかなくても、周りが気がつく仕組み、ということです。

ResQ AIの国内の実証実験は25ヶ所に達し、海外でも利用が始まりました。

IoTによる単純なデータ共有だけでなく、次に起こる変化をAIが予測する機能を近日中にサービスインします。

このプロジェクトの全体に関しては、東京大学医科学研究所診断科科長の大田准教授が医療面を監修しています。大田医師は、医師や薬に頼らない予防医療の研究をしており、「未病」「ライフスタイル医学」と言うのですが、その専門家です。

利用事例のご紹介です。こちらの、愛媛県にある久万高原町では、東京23区と同じくらいの広さに町立病院が一つしかないのですが、わずか3名のコミュニティーナースが全体を効率よくカバーするために、ResQ Bandを住民につけていただいています。

手首ではなく、足首に装着してご利用いただいているケースもあります。

海外でも利用が始まっています。
▲目次に戻る

3.「不調なら、休める社会」という考え方

3-1. 不調なら、休める社会に、という考え方が大切な理由


新しい考え方を常識にしたいと考えています。「不調なら休める」社会に、という考え方です。

なぜその考え方が大事なのかと言いますと、まず一つに、個人が無理した結果、クラスターが発生⇒生産性が落ちる⇒社会のコスト増…になるからです。

良かれと思って無理したことがアダになって、かえって大きなコストが発生してしまいます。

個人任せで野放しにせず、自己責任として突き放さず、本人が気付いていなくても周りの人たちが仲間の不調に気付き、お互いに見守り合う社会に移行する必要があると考えています。

もう一つの理由としては、体調不良者がいることを必要な関係者に観える化すれば、懲罰的な営業停止を避けることができます。
例えばこの8月にも結構、大手さんが県の健康課から懲罰的な営業全面停止の指示を受けてしまって、1日あたり数億円の損害が発生してしまう…そんなことも起きています。

3-2.パンデミックのマクロ背景


ではなぜこんなことが起きているのかというと、大きなグローバルのトレンドとして、人がものすごく移動するというのがあります。いま日本はまたシャットダウンになってしまってはいますが、グローバリゼーションですね。人が移動するので感染が広がりやすくなっています。
プラス、地球が温暖化しているので、パンデミックが起こりやすくなっています。

2007年に環境省が、「地球が温暖化すると感染症が拡がりやすくなる」という警告を出しているんですね。しかしそういう知識は、浸透していませんでした。
「感染症の流行は、居住環境や公衆衛生など複数の要因によるので、温暖化すれば直ちに大規模な流行が起こるということではありませんが、私たちは、高まるリスクに備えて社会全体として注意を」
このように国立感染症研究所の部長さんが、すでに警告を出していました。しかし2007年にこのようなことを言われても、知らなかったという人がほとんどだと思います。

ですので私たちとしては、2022年…1年後には、健康データをコミュニティで共有し
仲間を見守り合う、不調に気付いてもらえる仕組みが普及し「不調なら、休める」を新しい常識にしたい、と考えています。
▲目次に戻る

4.ライフスタイル医学AI(R) ~予防医学、未病とIT技術

4-1.ライフスタイル医学AI(R)とは ~医師と薬に頼らない「第3の医学」



もう1つお伝えしたいことがあります。
目の前の感染制御に加えて、それ以外の文脈で昔から考えて来たことがあります。社会的に非常にインパクトがありますので、お話しさせて下さい。
私たちは、人を単調な労働から開放し、健康を謳歌できるようにしたいと考え、産業向けに「AIサプライチェーン(R)」を構想し、ヘルスケア向けに「ライフスタイル医学AI(R)」を提唱しています。

ライフスタイル医学AI(R)とは、病気になる前の「未病」の状態で健康に踏みとどまり、健康のまま長寿を実現するために
AIを活用したデジタルヘルスケア、それがライフスタイル医学AI(R)です。
ライフスタイル医学AI(R)は、ヒポクラテスの時代から「医師」と「薬」で2000年以上変わらなかったヘルスケアに革命を起こします。

4-2.予防、未病分野におけるIT技術の可能性


この社会的な意義についてご説明します。
食習慣が健康に寄与するというのは、厚労省が昔から言ってきていることです。
またこの分野ではやはりアメリカが先鞭をつけているのですが、アメリカの最新の流れとして、「予防医学」というのが非常に浸透してきております。
サプリメントや「プレクリニカル・ドラッグ」…普通の薬よりも「手前の状態」の薬で、本当に体が悪くなってしまう前に介入していきましょうというのが、大きな流れになっています。

この会場の皆さんはリッチなので、グラフの右側になるかと思うのですが、2億円の金融資産を持っている人というのは、ものすごく長生きしています。
資産の少ないほうと比べると、10年以上、長生きしています。このように資産格差によって寿命がずいぶん違います。

格差解消は大きなトレンドですので、昔であればお金持ちしか長生きできなかったけど、20年後には、普通に真面目に暮らしている人であれば、お金持ちと同じように長生きできる社会になると。今までの人類史の流れからしても、そちらのほうにトレンドが行くと私たちは考えています。



なぜ「不調なら、休む」という考え方が大事なのかと言いますと、個人が無理するとジワジワダメージを受けます。
30~40代に身体がダメージを受けて、50~60代になったときにはもう手遅れ、そうすると寝たきりに老後になってしまい、お金がずいぶんとかかってしまう。若い時に無理をすると、無理がたたって結局大きなコストが発生します。確かに今長寿にはなってきていますが、最後の10年、20年は寝たきりなんですね。年間で100万くらいお金がかかります。

やはりそういうのは避けなくてはならない。だから若い頃から無理せずに、身体をボロボロにしないと。そういうのが非常に大事な時代になってきているということです。



そのために、コロナクラスター対策の前から、がん診断支援とか、認知症、心疾患の対策を進めてきました。

こう言ったことをぜひ浸透していきたいと考えています。

4-3.取り組み中の技術的課題


さて技術面ですが、ウェアラブルIoTについて、私たちのプロジェクトでも色々なものを取り寄せてみたのですが、中国製の安いものは、中に対応したセンサーが乗っていなかったりと問題がありました。 ですので高品位のセンサーを指定して、テキサスインスツルメンツ社とオスラム社のセンサーを利用したものを採用しています。

いま身につけていらっしゃる方もあると思いますが、いま出回っているウェアラブルIoTでは、やはり「測定精度」が、どのウェアラブルIoTでも課題です。 クラスター対策に必要な温度や血中酸素濃度、両方とれるのはResQ Bandだけなのですが、この点でウェアラブルIoT全体に課題があります。

医療機器と違い手首で計測するので、大きく3つの課題があります。 ひとつは装着者が動いてしまうこと、2つめとして外光の影響、3つめとして皮膚のシミなど色素沈着やシワの影響、バンドの締め具合など個人差の影響です。

これによって、性能上の問題はあるのですが、お医者さんの意見としては「単純に死活の監視であれば十分に使えるので、いったんはそれで活用しましょう」ということで、ResQ Bandの活用がスタートしました。

ただ死活監視と傾向監視だけではやはり物足りませんので、AIで性能の向上ができないか?ということで、私たちのプロジェクトは工夫を凝らして進めています。

図をご覧ください。一番上が「肺」で、下が「心臓」です。心臓が拍動して血液をグルグル回し、肺のところで酸素が乗って、酸素が入った血液が全身に酸素を届けています。 ところが新型コロナウィルスで肺炎が起きてしまうと、ちゃんと酸素が血液に乗っていきません。

これをどうやって調べるかというと、「真値」は血液で調べます。血液をガス検査し、どれだけ酸素が入っているかを調べます。 その「酸素飽和度」は、「血中酸素濃度」…指先のパルスオキシメーターで測っているのはニュースなどでも見られてことがあるかと思います。これとだいたい、近似します。

ヘモグロビンには、酸素が「くっついているもの」と「くっついていないもの」があります。パルスオキシメーターは、それぞれの量を測り足し合わせたうえで、「酸素がくっついているもの」を割り返し、%で表示したものが「血中酸素濃度」になります。

リストバンド型の測定で、これを原理的にどうやっているかというと、レーザーを当てています。 裏側からLEDで光が出るのですが、それを皮膚に当てます。緑と青と、赤外線が出て、それが皮膚組織を通して血管に当たり、どれだけの量が跳ね返ってくるかをフォトダイオードで測っています。

ヘモグロビンというのは、酸素がくっついている時は真っ赤になるし、酸素がない時はどす黒いです。 グラフにあるように、酸素がくっついていなくてもくっついていても、緑色の光を当てたときはだいたい同じくらいの反射です。それによって、血管がどこにあるかを探り当てたうえで、アルゴリズム自体は20年くらい前から知られているものがあるので、それで解析している…とういうのが、実は指先のパルスオキシメーターです。



ただ指先のパルスオキシメーターと違い、手首で測りますので、先ほどお伝えし多様な問題点があります。ですからどれだけ誤差があるかというのも今計測中ですが、それ以外でもAIで性能向上する仕組みを今とっています。

それで収集したデータを解析を廻していきますと、テスラの車と同じように、ハードウェアは同じでも、ソフトウェアのアップデートによって精度が向上していく仕組みとして、開発を続けています。

具体的にどんな仕組みかと言いますと、フィットネス型のウェアラブルIoTというのは、この電極のところで心臓の微電流を取ったり、光を当てて反射を計測しています。こちらは赤色と緑色の光が、反射した後にどれだけの光の量が返ってきているのかを測定しています。 でもこの部分、グラフが乱れているところは、私が腕を振ったところなんです。こうやってノイズが入ってきます。こういったノイズをいかにキャンセリングするかというのが課題です。

私たちのプロジェクトでは、腕で測定するのと同時に、医療用のパルスオキシメーターや血圧計などで真値を同時に計測し、その値をクラウドのサーバーに伝送し、本来的ではない、間接的なIoTで収集したデータに基づいて推論するというところに取り組んでいます。 実は、こういった本来的な計測以外の方法で得らえたデータで、AIの力で推論していくというのは、全般的にヘルスケア以外の分野でもトレンドになっています。今後色々なところでこういう事例が出てくると思いますが、私たちもこの方法を活用しています。

こういったことで、死活監視と傾向監視から、技術的に段々と絶対値の信頼性というのをAIで高めて行き、より高い精度で傾向監視もできるようにしていこうということに、取り組んでいます。

私たち、COVID-19-ResQプロジェクトという団体で、クラスター対策のために不調をキャッチする仕組みにとりんでいますので、ぜひ皆様の組織、お知り合いにおすすめいただき、オミクロン株も入ってきておりますので、水際対策強化を一緒に進めて行ければと思っています。
▲目次に戻る

5.画像機器業界のクラスター対策に果たす役割

5-1.判断過程を観える化した画像AI「HORUS AI(ホルスAI)」

画像機器業界に関しては、DXを進めること自体が、コロナ対してに強い社会をつくることになりますし、センサーをさらに活用していくことが強弁な社会を創り、アフターコロナにも夢をつくることができます。アドダイスの取り組みをご紹介します。

「現業だから出てこい」というのは、あります。東南アジアの工場がコロナで止まり、半導体の生産が止まって自動車産業が止まってしまったのは、記憶に新しいです。やはり生産現場のDXは、不可欠です。
勘と経験が必要な現場仕事を、すべてディープラーニングを活用したタイプのAIによってAI化ができるようになっていますので、ご自身の会社はパートナー企業と一緒に、どんなことができるのか?イメージを持っていただければと思います。

やはり、能力の高いスタッフに来て欲しいと思いつつも、人の採用が難しい時代になっています。

この課題に対して、どこにAIが活用できるのか?と考えるのですが、やはり「ハードルが高い」「社内の説得が難しい」という問題があるかと思います。

それに対して、私たちは非常に使いやすいソリューションを出しています。
クラウド型のサービスですので、稼働開始までは料金は発生しませんし、解除もいつでもできます。
かつ、人と違って24時間365日いつでも働きます。スケールアウト、規模を増やしたい場合もクラウドなので増やすことができます。

手前味噌ですがサービスもなかなか良いと思います。オンラインで解決まで丁寧に対応しておりますし、私自身、広島大学・デジタルものづくりセンターの客員教授もやっています。AIの専門家集団として、よそで輸入したものを提供するのではなく、自分たちで開発したAIを提供していますので、AIの正味のところに関しても、ご相談いただけます。

こちらが実際のモノのイメージです。
こういった「ゲージのツマミ」、スライダーを調整することで、AIがどういうふうに判断しているかというのを、典型的にAIが学習したパターンとの一致度というのを、グラフィカルに目に見えるように表示してあげることによって、ブラックボックスであった判断過程を観える化し、AIの中身を可視化することができるようになっています。

かつ、「どこが悪い部分か」というのは専門家じゃないとわかりません。これはがんの画像ですが、工業製品とかでも同じです。特に工業製品の場合は門外不出にしているので、検査の情報は一般の人は知りません。なので現場の人が、「ここが悪いところである」とAIに教え込むことができる仕組みです。
スライダー操作なので、例えば派遣社員の方でも使える仕組みですので、普及が進んでいます。

▲目次に戻る

5-2.ユーザーの手で精度目標をクリア


実際の旭化成様での事例です。精度目標95%で…なぜか精度目標というのは95%とされることが多いのですが、旭化成様でもそうでした。
自分たちでAIに学習させる仕組みを廻す…ということを実際にされてみて、その結果、精度目標を達成され、評価いただき本番導入にも至りました。そして社内でのグループ事例発表会でも、優勝したりされています。
▲目次に戻る

5-3.1枚でも分類可能

実は一枚でも、90%の精度での分類能力を得られます。 ビッグデータ、ビッグデータと言いますが実は現場ではなかなか、不良のデータというのは数がないんですね。1枚とは言わないまでも、数枚しかない…というのはありますが、そういうときでも対応できます。

5-4.数枚でも95%以上の精度



生産技術はレベルが上がっているので、そもそもあんまり不良って出ないんですね。これをどうしているのか?ということをご説召します。 左上の①は、AIでよくある技術です。データオグメンテーションと言いまして、不良データを「水増し」するやり方です。不良データを回転したりゆがませたりして、「かさ上げ」しています。

プラス、アドダイスの特許技術である「再学習」を使いまして、AIが誤って検知した箇所を修正したうえで、再度AIに学習させることによって精度が上がっていく技術があります。 一般的に「ブラックボックス」と言われるAIですが、どこをAIが「悪い」としたのかというのを、単に画像レベルで判定するのではなく、画像の中の「ここが悪いんだよ」というのを教えてあげることができるようになっています。
▲目次に戻る

5-5.工場物流


この技術は、実は応用範囲が増えてきています。検査だけでなく、工場などの物流にも広がってきています。工場物流も、実はDXができるポイントなんです。 大手の工場でも、実は小さい会社が取引先にあったりします。父ちゃん母ちゃん企業で、未だに紙の伝票でないと対応できなかったりなど、そういう会社でもスマホで紙伝票も含めてデジタルデータで管理できるようする。こういったところにもAIの活用が広がっています。

5-6.作業分析


また例えば工場などで、生産しているモノを落とすと歪みなどの原因になるので、落としたものは良品工程に戻さないように指導しているのに、海外の方など色々な方が働いている環境では、一部の方は叱られるのが怖くて、拾って戻してしまう場合があります。 そうした動作も、AIで気付くことができます。
▲目次に戻る

5-7.検査


典型的には、やはり検査工程での活用です。 カメラなどが入ったり、コンベアなどで検査装置ないしは検査ラインをつくるというのが、今までのあり方でした。

顕微鏡なども、電子顕微鏡を使うという手もありますが、顕微鏡にマウントしたカメラでAIのサポートを受けるというやり方もできるようになってきています。

またどうしても、一般の方というのは、AI化できるところというのは普通のカメラの延長で考えがちなのですが、それだけではなくて、画像以外のセンサーでも実はAI化することができます。

画像以外のセンサーを使っている場合でも、何らかをモニターに写して人が判断している場合であれば、AI化はできます。

例えば、センサーを「色むら」情報として換算すると、なんとなくわかってしまう人間の能力というのを活かして、 何らかのモニターで判断させている過程というのは、結構たくさんあるんですね。

例えば化学物質をいろいろと融合させているウェハーの工場等も、検査室に実際に行ってみますと、壁にモニターがたくさんあって、それを見ていらっしゃるんですね。そういったものは、「むら」というのは境界線があいまいで、今ですとルールベースの判定型のシステムですと、どうしても誤検知あるいは過剰検知してしまうので、人がもう一回画像を確認するというプロセスが残っていたりします。

ですので熟練技術者野感覚的な検査に頼っている面があるのですが、そういったものもHORUS AIを使うと、AIによる自動化が可能なものになってきています。

なので様々なセンサーで、可視化するプロセスが既にあれば、AIで取り込むことができます。AIって言えば「カメラなんでしょ」と思ってらっしゃる方も多いかもしれませんが、カメラ以外でもAI化のポイントがありますというヒントになればと思います。

従来は、「外観検査装置にAIをくっつけましょう」というお話が多かったんですが、検査装置が「外観」じゃなくても、人の貼り付き工程であれば、AI化を進めることができるというわけです。 先ほど、横浜の相鉄ジョイナスに立ち寄ってみてくださいとお話しましたが、そこでやっていることは、温度センサーや湿度センサー、外の風の向き…風力などをモニターで人がウォッチしています。それをすべてAI化したというわけです。

つまり装置については、ベンダーフリーでAI化することができ、お申込みいただいた当日からすぐに使うことができる点が、特長です。

AI業界というのは、実はすごく贅沢な業界でして、AIのエンジニアって転職勧誘のメッセージがすごくたくさん来て、嫌なことがあったらすぐに転職しなさいっていう誘惑に常にさらされているんです。 ですから、データサイエンティストに人をアサインして、属人的に貼り付けてしまうと、結構辞めちゃうんですね。

ですので、やはりクラウド型のAIを使うことによって、AIを教えて行くプロセスも属人化を止めることで、誰かが辞めても大丈夫な形でAI化を進めることができるというわけです。

▲目次に戻る

5-8.源流管理AI


単純に、目で見えるところをAI化するという以上の何が「美味しいのか」というと、これは半導体製造工程のイメージですが、半導体が製造工場において、ウェハーがあり、ウェハーにプリントパターンを焼き付け、それをレーザーで溶かして、水で流して…ということを延々と繰り返しています。

従来、ウェハーをサンプリングで抜き取って検査装置に入れて、不良が出てくるところまでは検査装置でやってくれるのですが、不良が例えば「水むら」みたいな不良だったら、「洗浄工程に不良があるんだろう」ということで、そこの対策をするまでは全体を停止させておくみたいな、源流工程と不良の絵面の紐づけをしたうえで、源流管理をしているという工程があるんですね。

自動車とか、人の体の中で半導体が使われるようになってきているので、サンプリングじゃなくて全数検査をして欲しいというリクエストがマーケットからあるんです。しかし人が検査をしていると処理能力に限界があるので、どうしてもそこがボトルネックになってしまうと。

なのでAI化をすることによってこのPDCAサイクルを高速でまわせるようになるというところが、注目されています。 絵面に基づいて対策…源流管理、源流工程のところを対策するということをする場合でも、AIのデータサイエンティストに依存せず、現場の中でグルグルと改善プロセスを回すことができるという点がポイントになっています。

なので、画像を人が分離して、原因工程をフィードバックするというところを非常に合理化することができます。



人が今まで時間をかけていたところとか、一部だけ抜き取り検査で合ったところとか、そのまま製造を進めると全部ロスになってしまうので、ロス率を下げるにはスピードを落とすしかなかったところですが、ここにAIを入れることで全数検査ができるようになって、かつ品質がどんどんが上がっていきます。

こういう源流管理のところにAIを当てて行くというのが。これからのAIの役割となるのかなと思います。

5-9.AIサプライチェーン


私たちはAIサプライチェーンというのを提唱しています。 会社をまたいだ検査の困りごとというのがあります。ちゃんとやったと思って検査しているのに、自動車のフレームとかですね。検査してお客様にお渡ししましてと、でもちょっとキズが付いているよと言われるんだけど、そのキズはどこでついたのかな?と。元がわからないので、クレームがあったら出し元が買取しているわけなんですよね。


けっきょくいくつかの業者さんが、この産業クラスターを形成しているので、統一してしまいましょうよ、と。もうAIがあるわけですから、両方でやるのは意味がないよねということを提唱しています。

出荷検査と受入検査というのは、同じにやればいいじゃないかと。全体として重複した検査をいろいろなところでやってますし、隠ぺいなどの問題も起きてきますので、それを全部AIの検査履歴にブロックチェーンで改ざんできないようにして、全体に統一した検査プロセスにしましょうということを提唱しています。重複している検査を一か所に集約できますので、全体としては無駄が省けますし、サプライチェーン全体の検査品質の信頼性も回復できると思います。

目先のひとつひとつだけでなく、トータルシステムとしてご理解いただくことで、地産地消というのがすごく大事になってきます。そう言ったことをしていくには無人化していかなくてはならないんです。信頼性を担保しつつ無人化していくというのが大事なので、AIが入ってくると発想を根本的に変えることができるので、ぜひここまでお考えいただければと思います。


一足飛びに行くとなかなか難しいのも実際です。DXの実証実験みたいなところからが第一歩、というのはその通りだと思うのですが、AIの横展開を始めたあたりから、ぜひトータルシステムとしてAIサプライチェーンの発想で、重複した検査はやめて一か所に統一していくところまで踏み込んでいただければと思います。
▲目次に戻る

5-10.導入イメージ




私達は健康関係と、産業関係と、トータルにAI化、DXを進めて行こうとしています。DXというのはバズワードに聞こえるかもしれませんが、要は家でも仕事できるということです。無人化を進めて行くというのがとても大事な時代になっているので、YouTubeに説明のコンテンツもありますので、ぜひご覧いただければと思います。

実際の導入ステップですが、ハンズオンセミナーに参加していただいて、画像を準備していくと、学習を開始した後にAIの学習をどんどん進めて行くのですが、その後運用がスタートしていく形です。確立された導入プロセスを持っておりますので、ご興味があればお問い合わせください。

5-11.おわりに



最後になりました。新型コロナ、オミクロン株の脅威が迫ってきました。 「不調なら休む」という仕組みの導入を、ぜひ職場でも進めて下さい。現在、普及のためのキャンペーン価格もご用意していますので御相談下さい。

いま50代の人たちというのは、たぶん70歳くらいまで働かないといけないんだろうなと思ってらっしゃると思いますが、たぶんもっと働かないといけないかもしれません。人間なかなか死ななくなります。ほんと長生きします。なので単にコロナ対策というのではなく、ちょっと自分がヤバいかなと思った時は、身体がボロボロになる前に気づくことが大事なので、ぜひこの仕組みを導入していただければと思います。

そして、今日、この会場に集まっていらっしゃる皆さんは、画像機器のメーカーやユーザー、それぞれのお立場で、アフターコロナの時代に夢を描く人たちだと思います。ぜひこういう社会変革をご一緒できればと思います。力強く進めて参りましょう。今日はご清聴ありがとうございました!


画像解析AI「HORUS AI」関連コンテンツ

【製品情報】外観検査、目視検査、画像解析の「HORUS AI」

外観検査・目視検査・画像検査専用AI「HORUS AI(ホルス AI)」説明動画(2分)

ゲージのつまみの調整で、AI学習!?…30秒でわかります!(30秒) 2021/11/12


健康と医療のAI「ResQ AI」関連コンテンツ

バイタル測定リストバンド「ResQ Band」
ResQ Bandと連携するスマートフォン専用アプリ「ResQ Live」
クラウドで健康データを一括管理する「ResQ Platform」
アドダイスCEO・伊東大輔ブログ
【おすすめ】AIでいのちを救う取り組みが本格始動!READYFORクラウドファンディングご支援者様向けウェビナー完全収録
【おすすめ】YouTube「COVID-19-ResQプロジェクト」を発起人・代表の伊東大輔が連日Talk!「ResQ Talk」

AIでクラスター対策 ~東大発AIスタートアップの挑戦!【SMBCグループ・未来X(mirai cross)】カンファレンスより】(7分) 2021/12/17

アドダイスのソリューション関するお問い合わせは、以下のフォームからお気軽にお送りください!
お問い合わせフォーム