概要と要素技術、応用例
近年のAI（人工知能）は、概ね機械学習という技術によって作られています。
最近流行の深層学習(Deep Learning)も、機械学習の分野の一つです。
機械学習を用いる事で、課題解決に向けたソリューションを展開できます。
主な用途、画像認識系全般の基盤部分、Object Detection、生成AI、外観検査
機械学習の説明や利用例、開発の流れを纏めておりますので、ぜひご一読ください。
このカタログについて
| ドキュメント名 | 機械学習とはなにか？ |
|---|---|
| ドキュメント種別 | ホワイトペーパー |
| ファイルサイズ | 2.8Mb |
| 取り扱い企業 | エースポイントシステムズ株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
この企業の関連カタログ
このカタログの内容
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自動化
AI/機械学習を用いたソリューション事例
エースポイントシステムズ株式会社
©️acepoint Inc. Strictly Confidential
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我々のご提案
ハードウェア×ソフトウエア×AI×アイデア
一気通貫の知識と技術で
御社に最適化したオーダーメイドのシステムを
ご提案いたします。
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スライド 2
強み
• 大量の教師ありデータ(学習データ)が不要なzero-shot, few-shotの学習で様々な実績がございます
• 特に不良品検査では、正常品の画像がほとんどで異常品(不良品）のデータはまったくないか、
数件しかない事が多く、通常の教師あり学習では精度が出ません
■ 例) 水位検知では同じカメラから十分な画像を取得することが難しい
■ 例) 異物混入系ではあらゆる異物の種類を事前に列挙することは難しい
このような条件下でも比較的安定して認識が可能です
■ 例) 水位検知での学習データ件数： 1件(画像)
■ 例) 材料内の不純物検出での学習データ件数：2件(動画)
■ 例) 駐車場車両検知での学習データ件: 0件
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スライド 3: システムの種類例
システムの種類例
◆工場・倉庫オートメーション事業
◆製造業を中心にDX推進、IoT導入支援のコンサルティングにより、不良品検査や人の検出、故障検知
◆インフラ管理自動化事業
◆ダムや河川等社会インフラの人手による維持管理をドローンやカメラの映像で解析・効率化
◆データ分析事業
◆異常検知、リソースの最適化、データウェアハウスの整備を行ったうえでAIも活用。DMや広告の配信最適化、メール文面
の改善提案など
◆Chat Bot 開発・導入支援
自然言語処理(ChatGPTなど)を用いたボットで様々な作業の自動化を支援
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スライド 4: 画像認識
画像認識
• 画像認識ではカメラを使った幅広い検査が可能です
• 部品の劣化(傷、錆、汚れなど)検知
• 製品の品質検査
• 不良品検査
• 撮影機材・治具の選定・開発、インフラ構築なども含め
てのご支援が可能です
• Excel, メール, LINEなど既存アプリケーションと連携させ、
より進んだ自動化の余地もございます
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スライド 5: 計測業務のスマート化
計測業務のスマート化
• カメラや蛍光X線分析計で計測したデータを、スマートフォンから送信、あるいはIoT機器で自動的
に送信することでデータの蓄積・解析を自動化
• 省力化・属人性の排除・作業スピード向上・教育の簡略化などが見込めます
現場作業者
スマートフォン
クラウド上に蓄積・AIの学習に利用
①測定 ②解析 ③蓄積・活用
AI
その他センサなど
IoT機器
業務効率化・ペーパーレス化など
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スライド 6: センサーデータ解析
センサーデータ解析
• 振動など様々なデータと統合し、異常検知や予測が
行えます
• 異常検知の場合は事前データ収集は不要で、日頃の
データ計測を続けるだけで正常か異常かを判断する
ことが可能です
• 予測の場合はある程度の期間データを収集し、その
データを学習させることでトレンド（次第に増加・
減少）・周期的な変化・突発的な変化の判定、今後
の予測などが可能です
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スライド 7: 自動言語処理・チャットボット
自動言語処理・チャットボット
• 資料を読み、概要をまとめる・パワーポイントに落と
し込む・翻訳する・誤字脱字をチェックするといった
事が可能です
• 大まかな指示から指定された書式で書類を作ったり、
メールの代筆なども可能です
• 専門知識が必要な領域でも、別途学習するなどの変更
を加えることで幅広い業務に対応できます
• メールやLINEでやりとりするようにも変更でき、広範
な業務効率化の余地があります
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スライド 8: ソリューション事例紹介
ソリューション事例紹介
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スライド 9: 鳥獣検知・通報システム
鳥獣検知・通報システム
■ クマなどを検知し、自治体に通報するシステム
■ クマ、イノシシ、サルなど複数の動物が識別可能で、夜間にも対応
■ 北陸地方を中心に多数の自治体に導入済み
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スライド 10: 鉄スクラップの画像認識
鉄スクラップの画像認識
◼ 搬入された鉄スクラップを撮影
◼ 等級分類や異物(消火器、モーターなど)検知するAIを開発
等級分類 AI
鉄スクラップ
異物検知 AI
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スライド 11: 車両の滞留認識
車両の滞留認識
◼ 駐車場に車両がどれくらい滞留しているかを認識
◼ 通行量調査や不正駐車の監視支援が可能
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スライド 12: 行動認識・行動推定
行動認識・行動推定
◼ 画像認識を使って自動的に行動認識、作業時間の集計を行う
◼ 属人性の排除、データ集計の自動化、工程管理の可視化など広い応用範囲
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スライド 13: プラスチック成形品の検査
プラスチック成形品の検査
◼ ポリ容器製造時に
✓ バリや糸引きなどの整形不良
✓ 外装フィルム取付時のシワやよれ
✓ 塗料の垂れ
✓ キャップの取り付けミス
など多種多様な不良が発生する可能性
◼ 複数台のカメラで全方向から撮影することで、様々な
不良に対応
写真は実際の製品とは異なります
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スライド 14: 材料の異常検出
材料の異常検出
◼ 材料内に含まれた不純物・異物を検出するシステム
◼ 事前に十分な数の異物を登録(学習)することが困難であるため、弊社の技術で判定
◼ 異物の有無だけではなく、AIがどこを注目して認識しているかの可視化も可能
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スライド 15: 高速な物体の検査
高速な物体の検査
◼ ハイスピードカメラで走行中の電車からレールを撮影
◼ 目視検査を自動化し、検査間隔の短縮や見逃し防止を狙う
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スライド 16: 金属製品の錆・劣化の検出
金属製品の錆・劣化の検出
◼ 錆が進行した部品は交換の必要があるが、交換が早すぎると余計にコストがかかり、遅すぎる
と安全が損なわれる
◼ AIが自動的に判定することで、現場作業者が判断する必要がなくなり、属人性が排除され、必
要以上のメンテナンスも低減される
①撮影・送 ②解析
信
③対応必要あり/なし
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スライド 17: 機械の異常検知
機械の異常検知
◼ 温度・電流・振動等のデータを解析して異常検知・異常予測
◼ 単一のセンサだけでなく、複合的に見ることで精度向上が見込める
非接触型電流センサ 振動センサ 時系列データ解析
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スライド 18: AIによる業務効率化
AIによる業務効率化
◼ 申請書のチェック、要約、誤字脱字の修正などを
自動化
◼ 逆にLINEなどで依頼をし、書類の代筆をしても
らうといったことも可能
◼ 社内資料を参照・学習し、会社や業界固有の知識
を獲得させたうえで人と対話させることもでき、
応用範囲が広い
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スライド 19: AIによる業務効率化
AIによる業務効率化
◼ 関連法規を学習させたAIに対して質問応答
◼ お客様からの問い合わせの一本化、一次スクリーニン
グ、レポート作成
◼ FAXやメール経由の注文を指定のフォーマット(Excelな
ど)に整形
◼ 問い合わせがあった際に、過去の類似事例を表示・提案
◼ パワーポイント資料を簡潔にまとめる、逆に適当な指示
から資料を作らせる
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