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画像認識に時間要素を加えた「状況認識AI」をソフトクリエイトが開発

99.9%の不良品検出や300工程超の可視化も　“職人の目になるAI”が製造業の技術継承を支援

文●福澤陽介／TECH.ASCII.jp

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99.9%の不良品検出や300工程超の作業可視化も

　ソフトクリエイトは、2023年よりAI事業を本格始動し、チャット型AIアシスタント向けにセキュアな環境を提供する「Safe AI Gateway」を軸にビジネスを拡大してきた。AIの技術開発にも注力しており、安全な生成AI活用のための「プロンプトフィルタ」や「モデル学習可視化」の技術など、これまでに12件の特許を取得してきた。

　畠山氏は、今回のメニナルAIを開発した経緯として、製造業の現場と現在のAI技術の間にあるギャップを挙げる。「壁打ちやRAG、目的動作のエージェント、ネット検索代替の技術が浸透し、さらに自律型エージェントが登場することで事務処理でのAI活用は進んだ。一方で、製造現場では、作業工程が個別最適化されているためデジタルデータとして捉えづらく、現場の視野とAIの技術水準に乖離がある」（畠山氏）

　こうした現状の中でメニナルAIの出発点となったのは、画像認識可能なマルチモーダルLLMに「手順通りか判定させる」というシンプルな検証だったという。画像と文章を時系列に並べて手順を識別させた結果、学習済みの手順との比較による正誤判定に成功。さらに、画像の他に時系列のセンサー情報を与えることで、画像認識に時系列の要素を取り込んだ「状況認識AI」の基盤を築いた。

出発点となったマルチモーダルLLMでの実証実験

　その後も、AIで画像を自動補正する技術などを用いて、悪条件における認識精度を向上させていく。

　こうして生まれたメニナルAIは、嵌合（かんごう）状態の検品作業を自動化するプロジェクトで、99.9%の精度での不良品検出を達成。また、ガラス電極の組み立て作業を可視化するプロジェクトでは、300工程以上の手作業に対する不具合検知を実現したという。

嵌合状態の検品を改善するプロジェクト

ガラス電極の組み立て作業を可視化するプロジェクト

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