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【生産現場の可視化-5】生産現場でAIを活用したいのですが、導入前に気をつけるポイントは何ですか？

生産現場でのAI活用を検討する場合、以下のようなポイントを念頭に検討することをお勧めします。

１．AIは万能ではない

一口にAIと言っても、各AIは様々な特徴を持っています。AIを活用して実現したい内容や目的を明確にし、実現の可能性について、AIベンダー等と十分な議論を行っておくことが重要です。また、実現の可能性が高いAIを活用しても、目的を達成できない可能性がある(現状のAIでは実現できない)ことを理解しておくことも重要です。

２．学習データの取得の可否

Deep Learning手法を用いたAIでは、学習データ(教師データ)の取得が課題になることがあります。特に、異常状態が稀にしか発生しない場合、一般的に異常状態の学習データを大量に取得することは困難です。

少量の学習データしか取得できない場合、転移学習やデータオーギュメンテーション(データの水増し)などの手法を活用するなど、学習データをどのように準備するかを考えておく必要があります。

また、学習データを必要としないAIアルゴリズムも存在しますので、学習データの取得の難易度に応じて、適切なアルゴリズムを持つAIを採用する必要があります。

3.撮像環境

前述の学習データの取得にも関連しますが、AIでの検証に使用できるレベルの映像や画像が、実際の生産現場のカメラで撮影可能かどうかも重要です。自然光や照明の状態、カメラの設置場所、解像度などにより、撮影した映像や画像のままでは、AIで使用できない場合もあるので、AI活用を考慮したカメラ選定や設置場所の変更などを実施する必要もあります。

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