人の「目」による判断をAI化する画像認識AIサービス「Deeptector®」

人の「目」による判断をAI化するDeep Learningソリューション

さまざまな業種・業態の現場で、人の「目」を頼りとした監視・検閲、保全・点検、製品検査などの業務が遂行されています。これらの業務は重要性が高い一方で、「扱う情報量の増加・質の高度化に伴う人手不足」、「有スキル者の高齢化に伴うスキル継承」といった課題を抱えています。その解決策として、Deep LearningをはじめとしたAI（人工知能）の活用が注目されています。
Deep Learningは、人間の脳（神経細胞とその結合）を模倣したソフトウェアに既知のデータを学習させることで、未知のデータを判断できるようにしていく機械学習手法の一つです。画像認識AI「Deeptector」は、Deep Learningを利用し、監視・点検・検査などを行う現場での観点を学習することで、人による目視作業をAIで代替するDeep Learningソリューションです。

複数の判定パターンを活用し現場に必要な画像認識の達人に成長

「Deeptector」は、ビジネスへのAI適用を加速するために、さまざまな特長を備えています。画像認識AIによる一連の作業（画像収集、学習、判定）をワンストップで実現（図1参照）します。AI利用において課題となる画像収集〜学習に要する時間を大幅に短縮できます。

また、専門家でなくとも容易にAIを作成・利用でき、APIで既存システム群と柔軟に連携します。お客さまの専用環境にインストールして利用する「インストール版」と、クラウド上の環境を利用できる「クラウド版」の使い分けにより場所を選ばず利用できます（図2参照）。

「Deeptector」には3つの判定パターンがあります。①「検出型」（対象を検出する）、②「分類型」（カテゴリを選ぶ）、③「レベル判定型」（度合いを数字で表す）によりお客さまの課題に合わせた多様な画像認識が可能です。複数の判定パターンを組み合わせることで複雑な課題にも対応できます。さらに、本年10月に「正例判定型」を追加予定です。「正例判定型」は、正例 ( 正常状態、良品) を学習させることで、負例 ( 異常状態、不良品) の判定が可能です。不良品の学習用画像が一定量必要となる従来のAIの課題に応えるとともに、不良品の蓄積がないケース、不良品の発生率が低いケース、多品種小ロットを製造するケース等で有効です。

監視・検閲、保全・点検、製品検査の各分野でAI適用を提案

「Deeptector」は、監視カメラ映像分析、コンテンツフィルタリング、道路不具合点検、ビル壁面劣化度合診断、製造業における外観検査などの分野で広く利用されています。
製造業における外観検査においては、検査員の個人差や継続作業の疲労による検査品質のバラつき、雇用確保の困難さや雇用コストによる検査員不足、有スキル者の高齢化に伴う検査ノウハウ継承の課題などが指摘されています。「Deeptector」がこれらの課題を解決します。
また、ドローンで撮影した大量の映像からAIを活用して特定の対象物を見つけ出すことでさまざまな課題の解決が進みつつあります。例えば、密漁対策でドローンを飛ばして、映像をリアルタイムで解析し、密漁船や密漁者を発見した際には即座に通報するソリューションにも「Deeptector」が利用されています。

画像認識AIだけではお客さまのビジネス課題を全て解決することはできません。NTTコムウェアは、各種SIで培った経験をもとに、撮像〜画像認識〜結果表示〜業務制御までのトータルな提案を、「Deeptector」だけでなく各ソリューションパートナーと連携して進めていきます。

※「Deeptector」は、NTTコムウェア株式会社の登録商標です。