キユーピーが”TensorFlow”を使って生産性を2倍に！
「キュウリの仕分け機」などTensorFlowの活用事例が出始めて久しいですが、ついに大物が登場。
その名も「キユーピー」です。
Google Cloud Platform Japan 公式ブログ: キユーピー株式会社の導入事例：キユーピー+ブレインパッドの取り組みで次世代の AI 検査装置を実現！
キユーピーのベビーフード用食材”ダイスポテト”の製品検査向けにTensorFlowを使った検査装置を用いているとのことです。先日行われたGoogle Cloud Platform Japanにて発表があったそうです。
PDFはこちら：0607_google_GCP_kewpie - 0525_google_GCP_kewpie.pdf
約18,000枚の画像を学習して作られたそうですが、良・不良の両方の画像ではなく”良品”に絞りこんだ学習データを用意。この特徴から外れるものを”不良品”として弾き出すというアプローチをとったことで精度を上げているようです。
ベビーフード用じゃがいもということで、例えばちょっと黒ずんでいるだけの安全なじゃがいもでも、ベビーフードとなると”安心”につなげられないということでベビーフード用としては排除されるそうです。結構難しい品質管理を行ってたようですね。
これまでは30～40人の人手をかけていた検査作業だったそうで、人海戦術な上に生産量も伸ばせないというジレンマに悩まされていたそうな。まさにAIが解決するべきところですね。
それにしても、ついに工場ラインでもTensorFlowが活躍する時代に入ったんですよね。私の置かれた状況からすればうらやましい限りです。
この記事の最後にも書かれていますが、AI導入によって人が排除されるわけではなく、単純作業をAIが肩代わりしてくれることで人はよりクオリティの高い仕事に専念できるようになるということで、現場では積極的に受け入れられているようです。
今後対象となる製品を広げていくそうです。
この先少子高齢化の時代ですからねぇ。職人芸的な仕事を請け負えるAIが必要になってくるのは必然。
余談ですが、この会社名の”キユーピー”の”ユ”は大文字が正式名称。よくある企業名トリビアの一つですね。
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