与株式会社DataGrid携手开发“通过AI进行产品缺陷的判定”相关技术
～通过制造现场数字化转型来强化制造业～
本公司以2017年成立的IoT研发中心为核心，不断推进制造现场的数字化转型（DX），致力于通过运用IoT/AI技术来提升生产率和安全性。其中一项举措是开发可以进行缺陷判定的AI，该AI可代替熟练工，自动进行产品外观检查。但为了让进行缺陷判定的AI学习高水准的判定基准，必须准备好网罗了各种模式的大量学习数据。收集学习数据要耗费大量时间和成本，因此从实际情况来说，以本公司为首的各制造业公司尚未充分运用该AI。
针对该课题，在实际存在的学习数据极为有限的情况下，本举措致力于开发出具有可匹敌熟练工缺陷判定能力的AI。
通过本公司拥有的“缺陷判定技术”，预测有可能被AI误判的棘手模式，通过株式会社DataGrid拥有的“疑似缺陷生成技术”来生成棘手模式的不良数据。并反复进行“棘手模式克服学习技术（弱点训练循环）”，即通过生成的数据让缺陷判定AI再次学习，以使其克服棘手模式，提升缺陷判定AI的精度。
共同开发该技术的过程中，有哪些地方值得瞩目？
我们认识到让缺陷判定AI和疑似缺陷生成AI同步成长的技术尚未确立，因此若能开发出这样的技术，那便是全球首创。
学生参加模拟考试后梳理出不擅长科目，重点围绕不擅长科目进行特训，便可高效提升分数。同样地，通过本技术让电脑自动反复进行弱点训练循环，就有可能让缺陷判定AI的开发速度大幅提升数十倍、乃至数百倍。此外，除了图片数据外，本棘手模式克服学习技术也适用于以时间先后顺序数据为首的各种数据。除了外观检查工序的自动化以外，本技术可适用于设备故障预知和库存管理等制造现场的各种工序，进而有可能加快制造现场的自动化进程。我们将运用这些技术，致力于提升制造实力。
