「機械学習モデル統合」Tweetオムロンは11月13日記者発表会を開催し、新たなAI技術を2つ発表した。外見検査における欠陥抽出AIと、異なる場所に存在するデータを集約することなく、機械学習モデルの統合によってAIの性能を高める技術だ。関連記事:「AIは人間と異なる知性と認識すべき」オムロンサイニックエックス設立1年、代表が語る「人と機械の融和」に必要なこと人の感性・熟練者の経験を再現した欠陥抽出AI外観検査については、熟練の検査員の検査手法を再現した欠陥抽出AIと、これらを既存の画像処理システムに搭載できるシステムを開発した。オムロンが30年以上にわたって外観検査の現場で培った検査内容に対する知見と画像処理技術により、手持ちの画像データから学習すべき画像を自動判断。誰でも数分で最適な学習を実現するという。AIモデルの軽量化も実現し、通常のPCのような限られた計算リソースの中でも作動できるため、専門知識持ったエンジニアがいなくともAI開発が可能という。▲欠陥抽出AIの活用事例。自動化が急務となっていいることが挙げられる。製品の外観検査では、さまざまな色や大きさのキズの判別や、良品自体が大きくばらつく場合の欠陥品の判定など、経験豊富な熟練技能者の感性と経験が必要となる。そのため、人と同じように対象物の特徴を認識でき、判断基準を自動で学習できるAIに期待が高まっている。実用化においては以下のような課題があるため、導入が進んでいないのが現状だ。本システムはオムロンの画像処理システム「FHシリーズ」に搭載され、2020年春に発売予定。価格や提供形態などはまだ未定だという。認識できる品目は金属部品など、現状限られた品目のみで、今後さらに品目を増やしていくという。Learning」と近いかもしれない。関連記事:キーワードはオンデバイス。2019」で発表されたAI関連注目トピックまとめAIの高性能化には、十分な量のデータを一か所に集約し、学習させることが必要だ。さまざまな場所に偏在しているデータを入手・統合するためには多大なコストや工数が必要となる。加えて、営業秘密やプライバシーなどの制約により十分な量のデータを確保できないなどの課題もある。シニアリサーチャー)「AIのインテリジェントな処理は、処理が複雑になるほど必要なデータも増える。そのためデータを収集し統合する必要があるが、多くの事業会社では統合されていないのでそこに着目した」また機械学習モデルにはさまざまな構造があり、異なる機械学習モデル同士をその特性を損なわずに統合することはこれまで技術的に困難だった。Xは、さまざまな現場で学習したAIの機械学習モデル同士を統合することによって、AIの性能を高める。異なる機械学習モデルでも統合可能な独自のアルゴリズムを開発し、すべてのデータを集約して機械学習を行った場合と同等性能のAIを開発できるという。事業者が十分な量のデータを持たない場合など、これまでAIの導入効果が上がらなかった領域で、よりAIを活用しやすい環境を提供。X」とセキュリティ・プライバシー保護技術を組み合わせることで、秘匿性の高い状態でAIを構築できるビッグデータを収集できる巨大プラットフォームを持たない中小企業でも、各々の機械学習モデルを持ち寄って統合することで、各事業者のAIの性能を高め、AIによる現場課題の解決を加速することが可能になるという。X」を使った課題解決の例また、製造業の品質情報や医療現場のバイタルデータなど、秘匿性が高いデータを公開せずに、各事業者のAIの性能を高めるようなコラボレーションが実現しやすくなる。Xを活用するパートナーを募集中で、パートナーが見つかり次第、技術検証のフェーズに移行していくという。前職では、PRコンサルタントとしてBtoB企業を中心に、数々の企業のメディアリレーションを担当。Ledge.aiでは最先端のAIビジネス活用を取材するとともに、レッジ自体の広報活動も行なっている。Wed精度は8割程度。