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動画で紹介 | プログラミング一切不要! 現場主導で画像認識AIの構築〜導入を

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■ 「やってみる」と「業務で使う」の間にそびえ立つ、高く大きな壁…

 

画像AIを現場に導入することで、大幅な省力化とコスト削減を実現しました!

— 工場の運営管理やライン業務のリーダーをされている方なら、きっと誰しもこうした華々しい見出しの、画像AIを紹介する記事やレポートを目にされたことがあるのではないでしょうか。

 

しかし実際には、工場をはじめとした生産・製造現場での多くの画像認識AIへの取り組みは、下記3つの大きな障害に阻まれています…。

  1. 画像へのラベリング・タグ付に膨大な時間がかかる
  2. ディープラーニング開発には専門知識を持つスペシャリストが必要
  3. 作成モデルの活用にはシステムへの導入方法まで検討が必要

 

つまり一言で言えば「構築までに時間と労力がかかってしまい、本番業務に適用できない」ということ。そのため、テストやPoCは行ったものの、実際に現場での導入には至らなかったというケースが非常に多いのです。

 

■ 本番志向の完全ノンプログラミング「画像AI」を

 

今回、動画でご紹介するIBM Maximo Visual Inspectionは、「業務で使う」ための画像認識AIです。

以下の4分強の動画でその強みとポイントを紹介しています。まずはご覧ください。

 

動画を観る前に「もう少し情報が欲しい」という方は、ぜひこちらをご覧ください。

Maximo Visual Inspectionの開発フロー

Maximo Visual Inspectionの開発フロー

 

  1. タグ付けの半自動化によってデータ準備の作業時間を短縮
  2. ブラウザ操作による開発で事前知識不要
  3. 学習済みモデルをAPI経由で利用したり、組み込みデバイスへ簡単デプロイ可能

上記3つの特長により、「画像分類」「物体検出」「領域検出」「動作検出」のすべてを、プログラミング作業一切なしで業務適用できるのがMaximo Visual Inspectionです。

そして「プログラミング不要」だから、現場を最も深く理解している業務ユーザー自身による画像AIの構築を可能としています。

 

その他にも、現場を支援する以下の特長を持っています。

・ 開発したAIをエッジで実行可能 | ライン上の不良製品の即時摘出

・ iOS端末で簡単開発 | 新たに準備しなくても既存のスマホやタブレットを活用

・ 既存学習モデルの再学習も簡単 | 自社特有の環境や制約にもすばやく適応

・ 他業務とのシステム連携も | 設備保全をはじめとした業務システムへの連携も簡単

 

詳しくは、上記動画を、あるいは下記の製品詳細ページにてご確認ください。

 

関連ソリューション: IBM Maximo Visual Inspection

 

推論に利用した画像を使ってAIを再学習可能

推論に利用した画像を使ってAIを再学習可能

 

開発したAIをエッジで実行可能

開発したAIをエッジで実行可能

 

なお、以下のYouTUbe「Verizon Business」チャンネルの動画(英語)では、IBM Maximo Visual Inspectionにネットワーク接続されたiPhoneが、安川電機のロボットアームに設置されて活躍しているTOYOTA CANADAの現場の様子もご覧いただけます。

 

問い合わせ情報

お問い合わせやご相談は、Cognitive Applications事業 にご連絡ください。

 

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