外観検査AI導入の現実：精度100%の幻想と、人とAIの協働による効率化

近年、製造現場における外観検査にAI技術が導入されるケースが増加しています。しかし、AIは万能ではありません。特に外観検査においては、複雑な形状や多様な異常パターンを完璧に判別することは容易ではありません。

「外観検査AIの精度を100%に近づけることは、現実的に難しい」

このことを理解した上で、AIを導入する目的を再考する必要があります。AI導入の目的は、目視検査の高度化と効率化です。つまり、一定の精度でAIが判定を行い、人による目視作業を減らすことで、検査全体の効率化を目指すべきです。

AIと人の協働：TDSE EyeとRemolinkによるソリューション

TDSE株式会社が提供する外観検査AI「TDSE Eye」は、少量の正常データのみで学習可能な「良品学習モデル」を搭載しています。これにより、異常データの収集に時間を費やすことなく、迅速にAIモデルを構築することができます。

さらに、TDSE Eyeは異常個所をヒートマップで可視化することで、人による目視作業を効率化します。AIが判定できないデータは、人がリモートで確認できるよう、3段階判定を設定できます。

ここで登場するのが、リモートロボティクス株式会社が提供するロボットの遠隔操作クラウドサービス「Remolink」です。Remolinkは、人とロボットの協働を実現し、複雑な作業を効率化します。

TDSE EyeとRemolinkを組み合わせることで、以下のメリットが得られます。

AIが得意な繰り返し作業を自動化し、人が苦手な判断や確認作業に集中できます。
リモート操作により、場所を選ばずに作業を行うことが可能になります。
* 人材不足解消や人件費削減に貢献します。