製造業が求める目視検査の自動化、PoCから先に進むにはどうすればいいのか：画像AI

製造業におけるAI活用の典型例として挙げられるのが、モノづくりの現場における「目視検査の自動化」だ。ただし、多くの企業は目視検査のAIによる自動化について、PoC（概念実証）のその先にあるPoV（価値実証）や本番稼働に進められていない。この課題を解決するのに大いに役立つのが、日立の目視検査アプリケーションプラットフォーム「Hitachi Visual Inspection Application（HVIA）」である。

[PR／MONOist]

PR

　AI（人工知能）やIoT（モノのインターネット）をはじめとするデジタル技術の急速な進展を受けて、多くの企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）に向けた取り組みを加速している。この流れは製造業においても例外ではなく、特にAIの活用に対する注目度は高い。このAI活用の典型例として挙げられるのが、モノづくりの現場における「目視検査の自動化」ではないだろうか。

　これまでにも装置を用いた自動検査技術は導入されているが、最終的な製品の出荷検査などは人の目視に頼ることが多かった。しかし、人による目視検査は、作業員への負荷が大きく、担当者による検査品質のブレもある上に、検査速度に限界がある。このように課題の多い目視検査について、画像データによる機械学習で構築したAIを活用できると考えるのは当然のことだろう。実際に多くの企業が、目視検査をAIによって自動化しようと試行錯誤している状況にある。

　ただし、目視検査のAIによる自動化を本番稼働できている例は少ない。ほとんどの企業は、PoC（概念実証）のその先にあるPoV（価値実証）や本番稼働へ進めないという壁にぶつかっている。PoCを実施することでAIモデルは作れるが、そこから生産ラインへの実装などに展開する際にさまざまな課題が生じているのだ。

画像AIのアプリケーションプラットフォーム

日立製作所 サービスプラットフォーム事業本部 IoT・クラウドサービス事業部 エンタープライズプロダクツ本部 担当部長の及川充氏

　目視検査の自動化におけるAI活用が前に進まない――。この厄介な課題を解決するために、日立製作所（以下、日立）が提供するのが目視検査アプリケーションプラットフォーム「Hitachi Visual Inspection Application（HVIA）」である。

　日立製作所 サービスプラットフォーム事業本部 IoT・クラウドサービス事業部 エンタープライズプロダクツ本部 担当部長の及川充氏は「これまで何度もお客さまのAI活用に関わるPoCを支援しており、目視検査の代替を目指すAIモデルも多数開発してきました。それと同時に、ユーザーインタフェースの開発に求められるIT系のスキル、画像データの管理や保管、AIモデルのバージョン管理、AIの再学習の仕組みやIoTアプリケーション、BIツールとの接続など、AIのPoVや本番導入の段階で生じる課題も見えてきました」と説明する。そこで、顧客とのシステム構築で培ったノウハウなどをパッケージ化し、開発したAIモデルを確実に本番稼働につなげられるプラットフォームとして作り上げたのがHVIAなのである。

目視検査AIの本番稼働における課題を「HVIA」で解決する（クリックで拡大）

　HVIAの特徴は、さまざまなAIエンジンが「えらべる」、さまざまなデバイスと「つながる」、システムの立ち上げが「かんたん」の3つになる。まず1つ目の「えらべる」は、ユーザーが独自に作成したAIエンジンや、ベンダーなどから提供されるAIエンジンなど、さまざまなAIエンジンとつなげられることを意味している。日立オリジナルのAIエンジンも用意されており、これをそのまま利用するオプションを選ぶことも可能だ。さらに、本番稼働を開始した後のAIモデルの追加学習なども容易に行えるようになっている。

「HVIA」の3つの特徴（クリックで拡大）

　2つ目の「つながる」では、さまざまなデバイスやシステムと接続するためのインタフェースを用意している。目視検査のAIモデルを用いたシステムには画像データを収集するためのカメラが必要不可欠だが、HVIAは各社のカメラとの接続に対応する。また、AIモデルによる判断結果を出力する先として、PLCや信号灯などの制御系デバイスや、製造工程管理システム、BIツールなどとも接続できるようになっている。

　3つ目の特徴である「かんたん」では、目視検査工程における業務を遂行するのに必要となる、利用者目線、現場目線の機能をそろえることで実現している。具体的には、ユーザー用画面、AI用データ管理、結果判定機能などが挙げられる。

　もちろん、これら3つの特徴に関する拡張は随時行われており、新しいデバイスやツールを取り込んでいく方針である。

日立製作所 サービスプラットフォーム事業本部 IoT・クラウドサービス事業部 エンタープライズプロダクツ本部 クラウドソリューション開発部 部長の吉村行晴氏

　日立製作所 サービスプラットフォーム事業本部 IoT・クラウドサービス事業部 エンタープライズプロダクツ本部 クラウドソリューション開発部 部長の吉村行晴氏は「目視検査を代替するAIシステムのSIは、単にITと通信環境があればできるというものではありません。カメラやセンサーをはじめとしたIoTやOT（制御技術）を含めてSIを行えるようにしなければならないのです。また一口に製造業と言っても、食品や電子・電気機器、自動車関連部品などその範囲は非常に広いので、ユーザーインタフェースについても多様なパターンを用意しています」と述べる。

　一例として、衣類のボタンの製造ラインを想定した目視検査AIシステムを見てみよう。5個まとめてボタンの外観形状をカメラで検査するシステムで、検査の合格／不合格をディスプレイに表示する。この他、不合格時に信号灯で知らせたり、PLCなどを用いて不合格品を自動で仕分けたりすることもできる。

衣類ボタン製造ラインの目視検査AIシステムの検査不合格画面

　また、AIモデルは再学習による精度向上が常に求められるが、この再学習を効率的に行うための機能もHVIAでは用意されているのだ。

無償でHVIAを試せる「お試し」キャンペーンを用意

　日立は、HVIAに興味を持つ企業がすぐに試せるように「お試し」キャンペーンを展開中だ。手持ちの学習済AIモデルとHVIAの接続を試したい場合「体験版」がダウンロードできる。HVIAをコンテナ形式で提供することで、ユーザー自身の環境にすぐさまデプロイすることが可能だ。

　及川氏は「無償で60日間、コンテナや日立のクラウドを用いてHVIAを試していただけるキャンペーンとなっているので、ぜひご検討ください。さらに2021年春からは『使ってみようHVIA』と題したハンズオンセミナーの開催も予定しています」と語る。

　製造業の目視検査自動化におけるAI活用に大きく貢献するHVIAだが、“画像AI”というくくりで考えればより幅広い分野に適用可能なポテンシャルがある。建設業やインフラの保全業務をはじめ、画像AIアプリケーションが求められるあらゆる分野への浸透と海外展開も視野に入れている。適用分野の拡大に向けて、サポートするAIエンジンやIoTデバイス、BIツールなどを増やし、「えらべる」「つながる」をより一層強化していく構えだ。

　「AI活用について全社的な効果を示すには、横串でやらなければ意味がなく、またそのためにはプラットフォームが欠かせません。そこで画像AIのアプリケーションプラットフォームとして広く活用できるのがHVIAです。またワンパッケージで素早く現場への本番適用を実現するHVIAであれば、AI導入コストの軽減にも役立ちます。多くの企業がAI活用で課題を抱えているので、ぜひその課題を解決して広く国内企業を応援していきたい。それがわれわれの願いであり使命であると考えています」──吉村氏は力強く語った。

日立製作所の吉村行晴氏（左）と及川充氏（右）

資料ダウンロード

製造現場での画像AIシステム活用、「PoC止まり」を回避する方法とは

製造現場などで実施されている目視検査では、品質や検査スピードが人的要因に左右される。このため、画像AIシステムの活用を模索する企業が増えているが、導入に行き詰まるケースも。スムーズな導入を実現するためのポイントとは。

---

製造業の課題解決の糸口は生産現場のデータにあり、その手法と事例に迫る

コンタクトレスやサプライチェーン分断、限られた現場人員リソースなど、ニューノーマル時代の製造業にとって解決すべき課題は多い。その解決の糸口は、他ならぬ生産現場にこそある。いかにデータを収集し現場にフィードバックすべきか。

---

次世代のモノづくりの実現にIoTプラットフォームが必要な理由とは

外部環境が激変する時代にあって、モノづくりの現場は変革の時を迎えている。しかし、経営者や工場長、部門長など立場が違えば抱える現場の課題もさまざま。これらを統合的に解決するために必要なものとは？