2019年06月07日

人工知能(AI)で後継者不足が解消?

 こんにちは。ナレッジリング開発担当の鈴木です。
6月ですね。6月と聞いて思い出すものと言えばやはり梅雨ではないでしょうか。
今年も7日に東海、関東甲信、北陸、東北地方南部が梅雨入りしました。
関東甲信地方では平年より1日早く、昨年より1日遅い梅雨入りだそうです。
今年は太平洋高気圧の張り出しが弱く、
そのぶん梅雨明けが平年より遅くなる可能性があるそうです。
これからじめじめとした季節がしばらく続きそうなので
げんなりしてしまいますが、梅雨に負けず頑張って行きたいと思います。

 さて、今回はネットで見つけた人工知能関係の面白そうな取り組みのご紹介です。
5月29日に電通と電通国際情報サービス(ISID)の「オープンイノベーションラボ」が共同で、
人工知能(AI)などの技術を活用して職人の技術継承を目指す「プロジェクト 匠テック」
開始したと発表しました。
日本の伝統産業において職人の技は貴重な知識資源と広く認識されています。
しかし、職人の技は体系化や言語化をすることが難しい暗黙知の占める部分が大きいため
若年層への継承が進まず、職人の高齢化とも相まって技術継承が危ぶまれている分野も
少なくないそうです。

「プロジェクト 匠テック」はこうした技能継承が課題となっている産業分野において
人工知能(AI)をはじめとした技術を活用して継承する取り組みです。
取り組みの一環として後継者不足が深刻なマグロの目利き技能を継承するために、
天然マグロの尾部断面画像からAIが品質判定を行うシステム「TUNA SCOPE」を開発。
今年3月に実証実験(※注1)が実施し満足のいく結果が得られたようです。
また電通グループでは今回の実証実験の結果を踏まえ
さらなる精度向上と実用化に向けた継続的な開発を進めていくという事です。

 人工知能(AI)が人間の仕事を奪う事を心配される向きも少なくありませんが
こうした後継者不足が問題となっている産業分野などでは
心強い労働の担い手になるかも知れませんね。
それでは今回はこのへんで。




※注1
 TUNA SCOPE実証実験は@Aの2段階で実施されたそうです。
@ TUNA SCOPEβ版をマルミフーズ株式会社の尾切り検品業務に適用
マグロの尾部断面写真と、職人の4〜5段階の品質評価の結果を紐づけて
尾切り検品のデータを取得し、
ディープラーニングによる画像解析を行うためのシステムを構築。
さらに収集したデータを基にチューニングと
ディープラーニング・アルゴリズムの選定を行い、
スマートフォンアプリとして実装した「TUNA SCOPE」β版を開発。
これをマルミフーズ焼津工場での検品業務で試験適用した結果、
職人と85%の一致度でマグロの品質判定に成功したという事です。

A 同システムが最高品質と判定したマグロの市場性の検証
マルミフーズでの尾切り検品における「TUNA SCOPE」の適用を経て、
最高ランクとして判定されたマグロを「AIマグロ」とし、
商品ブランドロゴを開発。
『産直グルメ回転ずし 函太郎Tokyo』で5日間にわたって提供し、
約1,000皿を販売しました。
アンケートの結果、
注文客の89%から「AIマグロ」に対する高い満足度を示す回答が
得られたそうです。



posted by CBIT鈴木 at 17:59 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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