　今回の協業は、これまでDIATが進めてきた各製造工程の作業スピードの計測、分析をディープラーニングなどのAI（人工知能）技術を活用して自動化し、より正確に実施するためのもの。協業で得られた分析結果を基に、作業スピードの差や作業手順の違いを明らかにして製造作業を可視化し、工場全体のオペレーションの最適化を目指す。

　協業に先駆けて、同年4月～8月の約5カ月間にわたって実施した共同実証では、タイ東部にあるデンソー・タイランドの工場内で作業の様子を撮影。ディープラーニングを活用して、この映像データから作業者の姿勢の差を算出した。姿勢が一致したタイミングを新たな作業の開始時点とし、作業のサイクルを定義した。

　これにより、1サイクル当たりの作業時間の分析が可能になった。また、従来の姿勢認識に加え、姿勢の連続性を利用して作業映像から特定作業を分析。サイクル内の特定作業当たりの時間を高精度に推定することに成功した。

　この実証の結果、目視で行う作業分析と同程度の精度を持つ学習済みモデルが構築できた。撮影データから教師データを作る工程では、映像データの特定シーンに対してラベル付けをするABEJAの「動画アノテーション」ツールを採用し、両社で精度の高い学習済みモデルの構築に取り組んだ。

　今後両社は、工場内で実運用するため、共同実証で構築した学習済みモデルの精度を向上させる。さらに、共同実証で確立した手法の適用範囲を拡大し、デンソーグループのアジア全域を中心としたグローバルな製造現場への導入を目指すとしている。

AI制御で“塩のさじ加減”が可能な協働ロボット、オール愛知で抹茶も点てる
デンソーとデンソーウェーブは、ロボットの国際大会「World Robot Summit 2018」において、持ち運びが可能な軽量の協働ロボット「COBOTTA」の制御プログラムにAIを適用したデモを披露。愛知県ブースでは「抹茶ロボット」を展示した。
クラウドワーカーを活用した学習データ作成用アノテーションサービスを開始
ユニメディアは、ディープラーニングモデル構築のための学習データ作成用アノテーションサービス「ANNOTEQ」の提供を開始した。専任作業者やクラウドワーカーを活用し、大量のデータセット構築を迅速に実施できる。
ディープラーニング技術を用いて部品の検品を自動化する実証実験
ABEJAが武蔵精密工業と協業し、ディープラーニング技術を用いて四輪車用部品の検品を自動化する実証実験を実施した。その結果、自動化は難しいとされてきた検品工程において、目視による検品と同等の精度を持つ学習済みモデルを構築できた。
深層学習のアノテーション工程を自動化、省力化する機能を提供
ABEJAは、オープンプラットフォーム「ABEJA Platform」のβ版に「アノテーション」機能を追加し、パートナー企業への提供を開始した。これまでアノテーションに要していた作業負荷を大きく軽減し、作業プロセスを自動化、省力化できる。
ギア部品の検品をAIで自動化、武蔵精密工業が自社内で試験運用へ
武蔵精密工業は、「第2回 AI・人工知能 EXPO」において、AI（人工知能）を用いた自動車部品の自動検品システムのデモを披露した。AIベンチャーのABEJAと共同開発しており、2018年度内に自社内での試験運用を行う予定。製造プラットフォームとしての外販も視野に入れている。
良品データの学習のみで不良品を検出する工場検品用AI
NECは、工場の検品業務に対応する機械学習アプリケーション「NEC Advanced Analytics - RAPID機械学習」の機能を強化した。OneClass分類アルゴリズムを導入し、良品データの学習のみで不良品を検出できる。