ビジネスコラボは今最も話題のテーマです。
製造業×AIをテーマとした連載の第3回は、AIの技術を事例で学べる記事を書きました。
事例はできる限り製造業に関連性の高いものを選びました。AI技術の基礎を学ぶのに役立てばと思います。
AI OCRの「OCR」は、「Optical Character Recognition/Reader」の略で、「光学文字認識」と訳されます。
スキャナーで作成したPDFやスマホで撮影した画像から、文字を認識してテキストデータに変換します。印刷された文字（活字）だけでなく、紙に書かれた手書きの文字を読みとることも可能です。
元々OCRという技術は存在しており、AIが搭載されて読み取り精度が向上したものがAI OCRです。古い資料やFAXから出力されたノイズやかすれなどが多い資料であっても、AIによる前処理によって認識しやすい状態に変換して文字を読みとり、高い精度を実現しています。
AI OCRが盛んな領域は見積書や請求書などの受発注関連の書類に対応したサービスです。AI inside株式会社のDX Suiteが有名です。製造業においては、製品ラベル読み込みに特化したものなどもあります。
紙の資料の活用を検討されている方は、AI OCR技術が強い会社に相談するとよいでしょう。
「NLP」は「ONatural Language Processing」の略で、自然言語処理とも呼ばれます。
人が会話や文章で使用する日本語や英語などを自然言語といい、それを処理・分析するのがNLPです。NLPはディープラーニングによって、飛躍的に成長しました。NLPの活用領域として、問い合わせ対応のために利用されるチャットボットなどがあります。大量のテキストから情報を抽出したり、チャットボットを活用されたい方は、NLPR技術が強い会社に相談するとよいでしょう。
画像認識はディープラーニングが最初に適用された技術分野で、第3次AIブームの火付け役といっても過言ではありません。
画像認識の用途としては、犬と猫の画像の分類や、自動運転に代表されるような物体検出などがあります。動画も瞬間を取り出せば画像なので、基本的には画像解析の領域です。製造業では画像検品サービスの開発が盛んで、株式会社ALBERTのタクミノメなどがあります。製造業以外では、医療の分野で病気の早期発見などで活用されています。
画像の活用を検討されている方は、画像認識技術が強い会社に相談するとよいでしょう。
音声からテキストデータを生成する技術です。iPhoneのSiriや、Googleのスマートスピーカーなどに搭載され、身近な技術になりました。
音声認識の技術はあくまでテキストを生成するまでであり、その後の意味理解や情報の抽出にはNLP技術が使われています。
そのため、音声認識はNLPと一緒に活用されることが多いです。雑音などのある環境で高い認識精度を出すなど、ディープラーニングの活用が進んでいます。製造業では、Hmcomm株式会社のFAST-Dなど、設備の異音検知などのサービスが増えてきています。
音声データの活用を検討されている方は、音声認識技術が強い会社に相談するとよいでしょう。
AIの技術を事例で学ぶ記事、いかがでしたか。上記にはない技術としては、ビックデータを扱ったデータアナリティクス分野があります。例えば、機械の稼働と故障データから故障を予知したり、過去の販売実績から需要を予測するようなことが取り組まれています。
現在お持ちのデータがどのカテゴリに分類するかで、相談先が変わってきますので、技術ベースで探すことをオススメします。
