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：製造ITニュース

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。

[MONOist]

　NECは2018年5月8日、機械学習アプリケーション「NEC Advanced Analytics - RAPID機械学習」（RAPID機械学習）の機能強化版を発表した。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の検出が可能になった。

　RAPID機械学習は、同社のディープラーニング（深層学習）技術を用いたソフトウェア製品。画像データを使った工場での検品業務などに活用されている。

　最新版では、良品データのみで学習可能なOneClass分類アルゴリズムを導入。これまで検品業務にAIを導入する際は、良品・不良品双方の画像データを1000件規模で事前学習する必要があったが、製造精度が高く、不良品データの収集が困難な検品業務にもAIの適用が可能になった。

　また、操作画面に分析機能を集約したことで、ナビゲーションに従って容易に分析作業が行える。数字情報を含むテキストデータのマッチング分析にも対応しており、数字としての意味を保ったまま、数字情報を解析できる。

　画像解析版とマッチング版の2種を用意しており、価格はいずれも375万円から。画像解析版は同年6月4日から、マッチング版は同年5月21日に販売を開始した。

OneClass分類アルゴリズムによる検品業務イメージ 出典：NEC