食品業界の方必見！
AI画像判定導入を
円滑に進める方法
PoC（ポック）って何？
PoCを知ってAI導入のイメージを具体的に！
目次
はじめに 2
AI導入までの流れ 3
AI導入を進める上での課題と原因 4
PoC止まりを防ぐポイント１ 5
PoC止まりを防ぐポイント２ 8
PoC止まりを防ぐポイント３ 9
まとめ 10
AI画像判定サービスMMEyeのご紹介 11
MMEyeなら選べる3つのPoC環境 12
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はじめに ～AI導入はどのような流れで進めるの？～
はじめに ～AI導入はどのような流れで進めるの？～
食品画像判定システムには様々な種類がありますが、それぞれ得意分野が異なります。
そこで、導入したいシステムを実際に使って、「そのシステムの得意分野が検査対象の食品に適して
いるか」、「求める精度が出せるか」、実現性を見極めてから本導入へ進めていくのが一般的です。
その見極め＝検証をPoC（ポック）といいます。
しかし、そのPoCを本番環境と違う条件下で行うと、それは「PoC環境ならでは」の検証となってしまう
ため、「本番環境と同じ条件下」で行うことが重要となります。
また、AI画像判定を行うには、判定を行うための画像撮影状況・その前後工程も重要となるので、
外観検査工程の自動化に必要な設備と検証を十分に理解しておく必要があります。
本資料では、「AI画像判定がPoCで止まってしまい導入が進まない／AI導入を進めたい」という方に
向けて、AI導入を進める上でのポイントをご紹介します。
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AI導入までの流れ（PoCとは？）
AI導入を進める際、事前に実現性を見極めるために「PoC」を行うことが一般的です。
■AI導入までの流れ
お客様へヒアリング PoC
・要件整理 本導入
・お客様環境 （精度検証）
もし、このPoCを本番環境と違う条件下で行ったとしたら、それは「PoC環境ならでは」の検証結果となってしまいます。
これは、本導入へつながる結果が得られないため、本導入前のPoCが全く意味のないものになります。
困ったなー
本導入の際に新たにその環境でAI学習させるところからスタートになる
▶ 時間と手間が二重に発生 してしまう
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AI導入を進める上での課題と原因 ～PoCと本番は同じ条件下ですか？～
実際にお客様から
「AIのPoCまで行ったけど、その先に進まない…」
というご相談を頂くことがあります。
多くの場合...
PoCと本導入を別ものだと考えたことが原因 です
（検証を行う意味がなくなるため、時間と手間が二重に発生）
PoC止まりにならないためには！！
本導入を見据えた、本番環境と同じ条件下でPoCを行うこと
そのためのポイント、教えます！
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PoC止まりを防ぐポイント１ ～本番環境と同じ条件下で判別モデルを作成！～
重要なのは本番環境と同じ条件下で判別モデルを作る ことです！
■AI画像判定までの流れ
①AIに学習させ判別モデル作成 し ②作成した判別モデルにより画像を判定
PoC時に学習画像を準備し、AIを使って か 作成した判別モデルが、PoC時に本番環境で少しでも違う条件で作られた場合、それは「PoC
機械学習を行い判別モデルを作成します。 し 環境ならでは」の判別モデルとなってしまいます。
正常 欠け 汚れ
PoC環境での画像判定 本番環境での画像判定
照明が異なり対象物の
彩度が異なる
検査対象を撮影 ≠
判別モデル 判別モデル 判別モデル
PoC時に作成した判別モデルを 判別結果がPoC
画像判定する際に使用 正常 欠け 汚れ と本番で異なる 汚れ 欠け 汚れ
「PoCならでは」の判別モデルとなり
本番環境で正確な検証ができない
そこで、本番環境と同じ条件下で判別モデルを作るために、次の2つに気をつけましょう！
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PoC止まりを防ぐポイント１ ～本番環境と同じ条件下で判別モデルを作成！～
1つ目、検査対象の状態です。状態がPoC環境と本番環境で異なると、全く違う対象物で検証を行うも同然となるので、検
証が全く意味のないものになります。
PoCでの検査対象の状態 本導入での検査対象の状態
検査対象 ≠
チョコレートをかけて チョコレートをかけた
時間が経ち、乾いた状態 ばかりで、つややかな状態
そうならないためにも、本番環境と同じ状態の検査対象を準備してPoCを実施しましょう。
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PoC止まりを防ぐポイント１ ～本番環境と同じ条件下で判別モデルを作成！～
2つ目、画像撮影環境です。カメラや照明の位置の違い、光の入り方の違いで、全く異なる画像として認識します。これはAIの
判定精度にも影響が出てきます。
照明が反射して、対象物の
一部分をカメラで捉えられない
PoCでの撮影環境 本導入での撮影環境
撮影環境 ≠
撮影画像 撮影画像
そうならないためにも、本番環境と同じ条件の撮影環境でPoCを実施しましょう。
まとめると…
PoC止まりを防ぐポイント１
本番環境と同じ条件の検査対象・撮影環境でPoCを行う
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PoC止まりを防ぐポイント２ ～他にもある！！PoC止まりを防ぐポイント～
また、前工程・後工程についてPoC段階から本番環境を考慮しておく必要があります。
外観検査（AI画像判定）はあくまで生産ラインに組み込まれる設備なので、前工程で対象物を自動で単層化する（対
象物同士の重なりを防ぐ）設備や、後工程で不良品と判定した商品を自動で排出する設備の準備をPoCの段階で想定
しておくことが重要です。
■外観検査の前後の工程を自動化した例
光をさえぎる箱 カメラ
前工程：
対象物の単層化 照明
対象物を自動で エアーノズル 後工程：
（AIで判定した
単層化し、 対象物をはじく） 不良品の排出
検知した不良品を
重なりを防ぐ エアーノズルで狙い
反転機構
撃ちしライン外へ排出
①
対象物の
ばらし機構
②
AI画像判定に ③ ④
最適な照明 取り除き 裏返し
PoC止まりを防ぐポイント２
外観検査の前工程・後工程の設備について、PoCの段階から想定
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PoC止まりを防ぐポイント３ ～まだまだある！！PoC止まりを防ぐポイント～
さらに、各関係部門での品質基準の擦り合わせも必要です。
PoC段階でAIの判定精度を、AIを設備導入する部門ではOKとしても、現場や品質部門との品質基準にズレがあると、シス
テム導入時にAIの判定精度がNGになることがあります。そうならないためにも、PoC時に各関係部門と品質基準を擦り合わ
せ、全社スタンダードの品質基準の画像を使用して、AIの判別モデルを作成することが重要です。
各関係部門と同じ品質基準の画像
良品 不良品
判別モデルを作成
AI導入部門 現場 品質部門
など
PoC止まりを防ぐポイント３
全社スタンダードの品質基準の画像で判別モデルを作成
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まとめ ～PoCとは、本導入の実現可能性を図るもの～
まとめ ～PoCとは、本導入の実現可能性を図るもの～
AI画像判定の導入は、以下３つのポイントを抑えて本導入を見越した十分な検証を行うことで、
PoC止まりを防ぎ、本導入へと確実に進むことができます。
AI画像判定導入を円滑に進めるポイント
1 本導入と同じ検査対象・撮影環境でPoCを行う
2 外観検査の前後工程の設備について、PoCの段階から想定
3 全社スタンダードの品質基準の画像で判別モデルを作成
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AI画像判定サービス のご紹介
AI画像判定サービス「MMEye」は、製造現場でリアルタイムに画像判定を可能とするサービスです。
「MMEye」の活用で、作業の効率化、検査品質の平準化、不良品低減による食品ロスの削減など、
食品製造業における外観検査工程での課題を解決します。
本サービスで出来ること 特長①：現場のリアルタイムAI画像判定
レベル判定 異物混入検査 個数カウント • エッジ端末で、現場でリアルタイムに画像判定
• 人の目に頼らず、AI技術（ディープラーニング）と独自の前処
理技術を用いて複雑なパターンも人並みに精度よく自動判定
特長②：使えば使うほど賢くなる、当社独自技術
• 正常な画像のみで、異常や不具合を判定可能
個体差のあまりない、判別基準が 金属探知機では見つけられない 包装の光沢などで難しかった • 類似度の低いものを自動抽出。データ分類の手間を削減
曖昧な対象物も正確に判別 異変や異物を発見 個数の判別・自動カウント • サンプル画像の自動生成技術で、画像収集にかかる時間を短縮
システム構成
現場 画像前処理技術
撮影した画像に特別な加工を加えることで、特徴点を
カメラ 検査 学習用
画像データ クラウド 際立たせ、高精度の判別を実現。
・画像取得 データ蓄積＆学習
・判別
エッジ端末
（GPU搭載）・ログ送信 ・判別モデル作成 ・モデル管理
・判別結果表示 ・追加学習 ・画像閲覧
判別モデル ・データ自動分類 画像生成技術
少数の画像から自動で類似画像を生成することで、学
習用の大量の画像データ収集の手間を大幅に削減。
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なら選べる3つのPoC環境
当社は、300件超の検査実績を誇り、食品製造と相性のよいAIとして大変ご高評いただいています。そこで、当社が提
供する3つのPoC環境をご紹介します。
手軽に始められるクラウド版 外にデータを出さない 機材ごとパッケージ化
Box Package LAB.
AI画像検査システムはどのようなものか、 社内で判別モデルを作成でき、手軽に、多 機材準備が不要！バックライト付きベルト
クラウド版から手軽に始められる！ 様な視点で複数製品の検証が可能！ コンベアーで噛み込み検査など幅広い検
査にも対応！
外にデータを出さない！
YEデジタルは、お客様の要望に合わせ、撮影環境や機器、構成など、ライン全体をトータルで考えるため、
AI画像判定を確実に本導入へと導きます。ご興味をお持ちいただけましたら、ぜひお気軽にご相談ください。
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お問い合わせ先
株式会社YEデジタル マーケティング本部
〒802-0003
福岡県北九州市小倉北区米町2-1-21
✉ marke@ye-digitial.com
https://www.ye-digital.com
