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カンタンAI「RAPID機械学習」

人工知能が製造現場を変える!

カンタンAI(人工知能)「RAPID機械学習」が人工知能が製造現場を変える!

 身近なところでは検索エンジンやスマホやカーナビの音声認識機能。あるいは近い将来の実用化が見えてきた自動車の自動運転など。これらに採用されている「AI(人工知能)技術」だが、ごく普通の企業にとってはまだまだ馴染みの薄い存在と言えるのではないだろうか。
 今回は、人工知能をより手軽に活用できるようアレンジされたNECのソフトウェア製品を取り上げ、日本の代表的産業である製造業を中心にその活用法をご紹介する。

コンテンツ紹介

そもそも人工知能って何?

一口に人工知能と言っても、その研究・応用分野は音声・画像認識から、言語処理、データマイニング、ゲームなど多岐にわたる。人工知能の手法には様々なものがあるが、近年最も注目されている技術が「ディープラーニング」だ。

 ディープラーニングは、人間の脳神経回路を模したニューラルネットワークという機械学習技術の一種で、データから特徴量と呼ばれる重要な変数を自動で発見しながら学習することができる。例えば、コンピュータに犬や猫の画像からどちらかを判定させる場合、従来の機械学習では、体の大きさ/耳や目の形状/尻尾の形状など、画像を認識するための特徴抽出をあらかじめ分析専門家が行う必要があった。ディープラーニングではそれが必要なく、自ら自動的に特徴を発見しながら学習することで、より短期間で高精度な判断モデルの生成が可能だ。

図:自ら学習し判定する「ディープラーニング」

Tips:ゲーム分野ではすでに決着!?人工知能vs人間の脳

 人工知能の研究分野の1つとしてゲームがある。最も歴史があるチェスにおいては、今やコンピュータが無敗の領域に到達している。将棋においてもパソコンソフトが日本将棋連盟からアマチュア5段レベルと公認され、プロ棋士がたびたび敗れるほどの棋力をもつ。そしてつい先日、最後の難関とされていた囲碁においても、最新の囲碁ソフトが欧州チャンピオンを撃破したというニュースが。ゲームの分野においてはすでに人工知能が人間の脳を超えつつあるのだ。

一般企業の人工知能活用を阻むハードルとは?!

 コンピュータが得意とする大量データ処理能力に、人間の脳の学習&判定能力が加わるとあり、産業界も大注目の人工知能だが、応用・活用はそうカンタンではない。

 主流派の1つとなっている「Torch」などディープラーニング・ツールは、現在OSSとして公開され無料で入手できるが、高い処理能力のシステムが必要なほか、環境構築やチューニングも難しく、思い通りの結果を得るには、高度な分析能力と対応期間が必要とされる。

 このハードルを一気にクリアするべく、開発されたのが、機械学習アプリケーション「NEC Advanced Analytics - RAPID機械学習(以下、RAPID機械学習)」だ。

誰でも手軽に人工知能を活用できる!「RAPID機械学習」

 先程主流派の1つとして紹介したTorchだが、かつての「Torch 5」は元々NECの北米研究所が開発したもので、これをベースに改良したのが「RAPID機械学習」というわけだ。「画像/映像解析版」のほか、過去の内定・採用実績を学習して採用選考を支援する「人材マッチング版」の2種類が提供され、“誰でも手軽に人工知能活用”を実現するべく、下記のような特長をもつアプリケーションに仕上げられている。

軽い&速い:自社の既存リソースで十分

 HPCレベルの高い処理性能を求める従来の機械学習に対し、独自の改良が施され省リソースで高速に動作するアプリケーションを実現したRAPID機械学習は、既存の一般的なサーバ“1台”でも利用できるため、顔写真などの個人情報やデータ通信に難があるサイズの大きな動画データなどもオンプレミスで処理することができる。

図:オンプレミスでサーバ1台から導入可能!

カンタン:チューニング不要で解析モデルを提供

 導入は、サーバにアプリケーションをインストールするだけ。モデル最適化のためのスクリプト作成などチューニングは一切不要で、機械学習に関する専門知識やノウハウのない方でもすぐに使いはじめることができる。

 画像解析版では、お手本とする画像データ群に正解をラベル付けするだけで、事前処理(ディープラーニングの学習フェーズ)ができるGUIが用意され、そのデータを繰り返し学習することで判断モデルが自動生成される。従来よりも大幅に手間を削減して、実際に対象データを判定する運用フェーズへ移行することができる。

図:ラベル付けもGUIベースでカンタン!

高精度:軽量&高速ながら高精度を実現

 そこまで省リソースでカンタンとなると、ひょっとして肝心の判定精度は“イマイチ”なのでは?…と勘ぐる向きもあるかも知れないが、決してそんなことはない。人工知能で最先端をいく北米の2箇所に置かれるNECの研究所(NEC Laboratories America)で独自チューニングされた結果、競合ソリューションの最高位レベルと同等の認識別率を達成している。

 驚くのは、それを“1/50のモデルサイズ”&“1/14の計算量”で実現していること。高精度&高速のディープラーニング・ツールが、普通のオンプレミス・サーバ上で手に入るのだ。

図:軽さ(スピード)と精度を両立!

例えば…検品能力の底上げで品質向上を図る

 製造業における「RAPID機械学習(画像解析版)」の活用シーンとして先ず思い浮かぶのは、製造ラインでの検品作業だ。一般的に大量生産の現場では、サンプル抽出して検品するのが一般的だが、大量データの高速処理を得意とする「RAPID機械学習」なら全数検品も可能になる。

 また日本の企業では、一部のベテランによる目視=“匠の技”が検品作業を支えているケースが多いが、こうしたベテランの退職による検品レベルやスピードの低下も懸念事項とされている。だが「RAPID機械学習」を利用して、全数1次検品で引っかかったものだけ担当者が2次検品する…といった仕組みに移行できれば、検品担当者の経験や処理能力不足を補い、検品レベル&スピードの維持あるいは向上も可能になる。

 更に「RAPID機械学習(映像解析版)」ならば映像(動画)を入力とした検知も可能なので、作業工程の監視ソリューションとしての活用も考えられる。

図:検品(良否判定)での活用イメージ

(2016年8月22日 更新)

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