食品企業キユーピーが始めた“AIによる原料選別”がすごい理由 —— グーグルが支援、食品メーカーの未来
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伝統企業がAIに取り組む、ということが始まっています。ベビー食品の安心を高めるためにAIを使うとは、非常に真っ当でAIにやらせるべき仕事。人間が1日100万個チェックしていたそうですが、こういうことこそ機械に任せて、人間は人間しかできないことで効率を上げて働くべきだと、話を聴きながら頷きまくりでした。この取り組みにはポイントが2つ。
1)堅いと思っていた伝統企業で、AIを使う試みの企画を通し切った。しかもそれを業界横断で広げようとしている（のっかりではなく自社が主体となるオープンイノベーション）
2)しかもコストが劇的に安い。こういう仕事なら、10万円しない市販グラフィックボードGTX1080を使う程度で十分。100万枚の映像の学習に要する時間は最適化後でわずか1時間。
後者が特に驚きで、完全にゲームのルールが変わったことを感じさせます。時代はクラウドですが、オンプレの予算獲得を考えることがばからしくなるくらい、業種によってはプロトタイピングの機材コストは安く済む。町工場に導入されるような未来も食品産業の現場から十分にみえてきたってことです。事業会社のAI活用が本格化してきました。製品の目視検査はその代表例の一つです。数が多く再現性があり、ディープラーニングの技術がかなり確立されているからです。
しかし、画像検査は30年近い歴史があり、これまでも多くの検査装置がすでに稼動しています。ディープラーニングで飛躍的に精度は向上しますが、無人化は簡単ではありません。理由の一つは高品質であればあるほど、不良品のサンプルが少なく、学習データが不足するからです。
｜逆転の発想で「（不良品ではなく）良品を見つけ出す」という
｜フローに仕組みを切り換えてやったところ、上手くいった。
とあるように、バラつきを定義しづらい良品をモデル化できたことが、成功要因でしょう。なので、この技術は結構スゴイです。不用品、不製品の判別はAIが得意とする分野の一つ。
・人は疲労によりパフォーマンスが一定しないことがあるが、AIは一定の性能を維持できるし見落としが減らせる（人と比べて精度が高いかは学習次第）
・人は人件費、雇用確保のの問題等があるので増やすのが難しいが計算機はクラウドを使えば必要なときに必要なだけ増やせる
などの大きなメリットがあります。
ただ、経験上「AIを使うと大幅なコスト削減ができる」とはまだ思わないほうがよいです。ある一定のコストは発生します。例えばサーバ代、管理するエンジニアの雇用費など。なので、コスト削減を狙うよりもいまと同じコストでもっと大きな効果を狙ったほうがうまくいきます。
あと、「せっかく2枚用意したNVIDIAのGeForce GTX 1080」とさらっと書いてあるけど、これって関係各者大丈夫ですかね（笑）
