システムインテグレータ、ディープラーニングを使った製品検査の異常検知システム「AISI∀ Anomaly Detection」を発表

株式会社システムインテグレータは、ディープラーニング技術を使って製品の品質検査を行う異常検知システム「AISI∀（アイシア） Anomaly Detection」（以下、AISI∀ AD）を本年10月24日に発売する。

これまで製品の品質検査には、サイズや温度、圧力などのセンサーデータをもとに品質チェックを行う検査装置が使われるのが一般的だった。しかし、これらの装置で検査できる範囲は小さく、工場内にはいまだに人が目視で検査しているラインが数多く存在する。

しかし最近では、ディープラーニングの登場により、これまで人でしかできなかった異常検知をAIが行うことが可能になりつつある。しかし現状ではAIのモデル作成を一から行うことが多く、コストと時間がかかるのがネックとなっている。

同社は、「ディープラーニングを使った異常検知」を行うのに必要な機能をオールインワンで備えた異常検知システム「AISI∀ AD」を製品化。AIに不慣れなユーザーやベンダーでも簡単に使えるしくみのため、より多くの企業がAIを使った異常検知を短期導入できるとしている。

「AISI∀ AD」は、学習環境が整備されているクラウド「Microsoft Azure Learning Service」を使って学習を行う。学習済の分類器は、「Azure IoT Hub/Edge」を使ってエッジコンピュータに格納（デプロイ）することが可能。

学習プロセスでは、カメラで撮影した動画データをアノテーション（ラベル付け）して学習データとし、それを機械学習（ディープラーニング）して正常・異常を見分けられる分類器（AIモデル）をつくる。

判定プロセスでは、製造ラインに流れてくる製品をカメラで撮影し、動画の中の製品（オブジェクト）を自動検知した上で、分類器によって正常異常を判定。異常検知状況はリアルタイムにモニタリングできるほか、人が介在して正常異常の最終確認を行ったり、異常箇所にヒートマップ（印）を付けたりする仕組みも用意されている。

ディープラーニングを使った異常検知を導入する際に問題となるのが学習データの用意だ。正常データならたくさんあるが、異常データはあまりないという現場が多い。そこで「AISI∀ AD」では、「正常データのみ学習するモデル」と「正常異常両方を学習するモデル」の2モデルを装備し、いろいろな現場の事情に応じた導入を可能としている。

「AISI∀ AD」は、試行錯誤して一からAIモデルを作成するのではなく、異常検知に必要な機能をオールインワンで装備。オブジェクト検知、正常・異常判定、異常表示・監視、学習処理、クラウド連携などのモジュールから構成されている。

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・システムインテグレータ（System Integrator）