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 AIがバズワードと呼ばれて久しいが、AIブームは今なお続いている。GAFAの例に代表されるIT分野への応用だけでなく、最近では、産業用途にもAIブームが起こってきた。プリント基板関連の装置や技術が多数展示される「ネプコンジャパン 2020」(1月15日~17日、東京ビッグサイト)の会場を回っていると、東京ウエルズのチップ部品6面外観検査装置「TWA-4101」の説明プレートに気になる文章があった(ブース番号:S3-6)。「DeepLearning検査搭載」である。

東京ウエルズは、チップ部品6面外観検査装置「TWA-4101」の新機能として「DeepLearning検査」をアピール。日経クロステックが撮影
東京ウエルズは、チップ部品6面外観検査装置「TWA-4101」の新機能として「DeepLearning検査」をアピール。日経クロステックが撮影
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 AIと謳(うた)いながら、一般的なコンピューター処理と言った方が適切なAI機能が少なくない昨今。そうした名ばかりAIだけでなく、現在の第3次AIブームの火付け役になったディープラーニングも期待されているほど、産業分野では実用に至っていない。ディープラーニング開発キットを購入したケースはかなりある。しかし、多くは、評価より先に進まない。例えば、「専門家がいなくても、AIが故障や不良を発見」というキャッチにひかれて、そうした開発キットを試したものの、故障や不良の例が少なすぎて学習させられない」という声をよく聞く。実は、GAFAのように学習用データが豊富なケースは稀(まれ)である。産業分野では、AI(ディープラーニング)を使った故障や不良の発見システムが技術的に稼働することは分かっても、実務には適用できていないケースが大半だ。

 正直言って、記者は説明を聞くまでは、東京ウエルズのDeepLearning検査も、こうした実務には適用できない、絵に描いた餅パターンではないかと思っていた。が、そうではなかった。記者はAIが専門ではなく「AIも書いている」ためかもしれないが、ようやく出合った、実際に役立ちそうな産業分野でのディープラーニング適用事例だった。

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