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2019/3/1

知らないと損する画像認識AIの深層学習(ディープラーニング)にかかるコストの話

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知らないと損する画像認識AIの深層学習(ディープラーニング)にかかるコストの話|AI・人工知能製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるメディア

「監視カメラの映像から画像認識AIが不審者を検出し、万引きによる売上ロスをなくしたい」

「画像認識AIによる道路点検で劣化度合を確認し、作業効率をあげたい」

「製造工場の検品作業を画像認識AIで自動化し、生産品質を維持したい」

このように画像認識AIを使ってやりたいことが決まり、期待できる効果もおおよそ分かってきたら、気になるのはやはりAI導入にかかるコストです。

今回は、画像認識AIを利用する際にかかるコストについてお話します。

 

 深層学習(ディープラーニング)とは?

深層学習(ディープラーニング)とは、人間の神経細胞の仕組みを模したシステムによって、私たちが自然に行っていることをコンピューターに学習させる機械学習の手法の一つです。

ディープラーニングは、画像認識などの技術において、人間の認識能力を超えるぐらいの高精度な認識結果を出すことができます。

AIによる画像認識は、食品の検品や立ち入り禁止エリアの監視のような安全性や高い判定精度が求められる業務においても、導入が進んでいます。

AIsmileyへ寄せられた画像認識に関するお問い合わせにおいて、特に多いのが「画像認識AIを使った製造現場の検品・検査作業の自動化」です。

 

初期導入では、ディープラーニングに使う画像データの用意にコストがかかる

例えば、画像認識AIを製造業の検品業務へ適用する場合、利用可能な画像データがあるかどうかの確認が行われます。

保有する画像が利用できない、そもそも画像がないような場合は、教師データとなる画像を新たに撮影することになります。

高い判定精度を出すために、数百から数百万枚という大量の画像データが必要となることもあるので、教師データとなる画像の収集は大変な作業となります。

また、撮影用にカメラや照明の設置、撮影した画像データを保管する場所の確保などについても考慮する必要があります。

最近では、不良品の画像データの収集が困難な製造現場向けに、良品の画像データのみの学習で良品・不良品を判定する機能をもった画像認識AIが登場し注目を集めています。

 

ディープラーニング用の画像のタグ付けでは、現場スタッフの作業コストがかかる

 

例えば、検品業務にAIを適用する場合、現場の熟練スタッフが目視で行ってきた検品ノウハウを画像へのタグ付けにより「見える化」する必要があります。

取得した画像データについて数百から数何百万枚にタグ付けを行うので、かなりの作業時間とそれに比例したコストがかかります。

また、現場の熟練スタッフにタグ付け作業を強いることになると、本来の業務に支障をきたすことになるため注意が必要です。

そんな時に役立つのが、画像データのタグ付けを支援するアノテーションツールです。

アノテーションツールを利用するとタグ付け作業を効率的に行うことができます。

 

AI導入を進めるためには使いやすさが重要

画像認識AIの導入では、人による検査や点検を行っている現場から導入希望の声があがり、実際の検討は情報システム部門と連携して行うというケースがみられます。

情報システム部門では、画像認識AIを全社展開していくことを見据えて、現場が利用しやすい環境を構築することが求められます。

 

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このような状況の中、NTTコムウェアの「Deeptector」は、AIの利用に必要な一連の作業をWebベースGUIの操作ツールで行うことができるので、AIの専門家がいない現場でも利用しやすいです。

「Deeptector」の操作ツールでは、保有する画像を利用するほかに、インターネット上からの画像検索や収集、画像データへのタグ付け、AIの学習・判定などをワンストップで行うことができます。

また、利用形態として、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、クラウドサービス上の AI を利用する 「クラウド版」 があるため利用場所を選びません。

高速な「クラウド版」で大量の画像データの「学習」をさせ、実際に業務でAIを利用する現場では「インストール版」で判定するという使い方ができるので、運用学習コストを抑えたAI導入が可能です。

 


 

初期投資をおさえるためには、経営層や業務部門がディープラーニングについて理解することが大切です。

画像認識AI導入の担当者には、実証実験期間で画像データの量と質を確保するための具体的な施策と適切なコスト感覚が求められます。

 

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