愛媛の紙産業を支えるAI技術導入プロジェクト、SCIENが選ばれる

愛媛県の紙産業を支えるSCIENの新たな取り組み

株式会社SCIENは、愛媛県が推進する事業「トライアングルエヒメ3.0」の継続枠において、特化型AIモデルを使った品質管理業務の自動化プロジェクトに採択された。これは愛媛県の製紙業界における重要な躍進を意味する。プロジェクトは欠点検査や品質判断の業務を対象としており、熟練検査員の知見をAIに取り入れることで、業務の省力化・標準化を目指している。

背景：愛媛県の紙産業が直面する課題

愛媛県の紙関連業界では、紙、不織布、フィルムの製造・加工において微細な欠点の検出が求められる。この分野では、画像取得技術が進化しているものの、「その欠点が許容できるのか」、「次の工程でどのように扱うべきか」といった判断は、非常に専門的で熟練した検査員の経験に依存している。

特に、AIによる単純なOK/NG判定では現場の実情とズレが生じることが多く、これが納得感の欠如や再確認作業の増加につながる。また、現場では人手不足や若手への技能継承が課題となっており、単純な判定器ではなく、現場の判断基準を持続的に学習し共有する仕組みが必要である。

プロジェクトの狙い

SCIENは、過去の取り組みで得られた欠点画像データやヒアリング結果をもとに、「説明できるAI」と「データ基盤」を構築する。具体的には、AIが欠点判定だけでなく、その判断理由や品質管理の根拠、検査員による修正理由をメタデータとして蓄積。これにより、品質判断における幅広い知見を取り入れたAIモデルを育てていく。

- 欠点と判断根拠を言語化し、AIが判別する際の説明責任を強化。
- 検査員が修正を行った際にはその理由を記録し、改善サイクルを形成。
- データを言語化し、将来的にはより高度な分析へと結びつけやすくする。

AIモデルの特化型構築

このプロジェクトで開発されるAIモデルは、一般的な画像分類ではなく、製紙業界の品質管理に特化したものである。熟練者が行う判断がAIモデルに反映され、再現性のある品質判断を実現する。この目的には以下の三つのステップが含まれる。

1. Perception : 欠点画像を特定・分類し、重要な品質管理要素を抽出。
2. Ontology : 欠点の種類や後工程に関するデータを構造的に整理する。
3. Orchestration : AI出力と人間の修正を連携させ、持続可能な運用ルールを改善する。

これにより、現場の判断を単に置き換えるのではなく、次世代のための知識の継承を目指す。