外観検査AIの”実際のところ”を解説 AIベンダーがあえて「人によるリモート目視」もお勧めするワケ

外観検査工程でのAI活用、取り組まれていますか？
AIは完璧ではありません。
そもそも、外観検査工程へのAI導入目的は、目視工程の高度化、効率化。一定の精度が出たら効率化を目指すべきですが、ついつい精度を求めて実導入前に１年も２年も精度を追い込んでいませんか？

良品AIを提供するTDSE株式会社があえて「人によるリモート目視」の活用に価値を感じる理由をご説明します。
2024年11月28日開催したウェビナーのアーカイブ動画です。

ウェビナーアーカイブ動画

スピーカー

TDSE株式会社　新規プロダクト開発グループ グループ長 ビジネスコンサルタント　柴田 敦さん
リモートロボティクス株式会社　マーケティングストラテジーマネージャー　柳澤 斐子

こんな方におすすめ

• これから外観検査にAIを活⽤しようと考えている⽅
• 外観検査AIを導入済みだが精度でお困りの方

「良品AI」×「人によるリモート目視」の合わせ技を紹介

AIで判定が難しいものは、人による目視も活用しながら精度を高めていくべきです。
今回のウェビナーではTDSE株式会社が提供する、良品学習モデル搭載の外観検査AI「TDSE Eye」の紹介に加え
実際にAI活用現場で起こっている❝精度100%が難しい問題❞について解説をしながら
リモートロボティクス株式会社が提供するロボットの遠隔操作クラウドサービス「Remolink」を活用し、
良品AIによる自動外観検査　と　人によるリモート目視検査　を組み合わせることの価値についてご紹介しています。

少量の正常データのみで活用できる良品学習モデル搭載の外観検査AI「TDSE Eye」とは

TDSE株式会社は創業来DXコンサルティングやデータ分析、DX人材の育成など企業のAI活用をご支援してきております。
今回ご提案するTDSE Eyeは様々な企業での外観検査プロジェクトで蓄積したノウハウやコンポーネントを活用した自社開発のプロダクトになり、目視工程の高度化/効率化をご支援いたします。

＜TDSE Eyeの3つのポイント＞
１．少量の正常データ(画像)のみで活用可能
外観検査AIの最大の課題は異常データの学習。TDSE Eyeは正常データのみでモデルを作成するので異常データの収集は必要なし
２．異常個所はヒートマップで可視化
正常/異常の判定のみではなく、異常個所がヒートマップで可視化され、どこに異常があるかが一目瞭然
３．正常/異常/目視の3段階で設定可能
敢えてAIにて判断が難しいデータを目視として出力させることで、Remolinkと接続しリモートにて確認可能

ロボットの遠隔操作クラウドサービス「Remolink」とは

リモートロボティクスは「100%の自動化」か、自動化ができないが故の「100%の人作業」という二者択一の現状課題に対し
”リモート”による人とロボットの役割分担という第三の選択肢を提案します。

＜Remolink３つのポイント＞
１．半自動化でOK
ロボットが得意な繰り返し・重筋作業はロボットに任せ、認識や判断が難しいところを人がリモート操作
２．リモート業務全体を支えるサービス
ロボットの遠隔操作だけでなく、アカウント管理や業務アサインなどリモート業務全体を支える機能を持つクラウドサービス
３．リモートワーカー(働き手)も提供
2024年度中を目標に、ロボットの遠隔操作を担当する人材と働き手を求める企業をつなぐ新しいマッチングサービスの提供開始を予定しており、人件費の固定費→変動費化を実現します