AIが見抜く特上タラコ 明太子のやまや、IBMと共同開発

コメント

注目のコメント

• 和田 崇

  ㍿Laboro.AI 執行役員／マーケティング部長

  ・2023年08月31日

  一見地味にも見えるかもしれませんが、内容的にかなりすごいことをやられているように思います。
  
  等級選別や外観検査など、"匠の目"をAI化したいという開発要望はかなり多い一方で、いくつかのハードルで頓挫するケースが少なくありません。
  
  まず一つは学習データとなる画像がどれくらい蓄積されているかです。「何枚くらい画像があればできるのか」の答えはなく、AIの特性上やってみないとわからないものですが、感覚的に数百枚程度では十分な結果は出ない印象です。また画像もあれば良いというものではなく、学習に適した撮影状態である必要があります。
  
  それに対して、このやまやさんの例では40万枚という相当数のデータを学習させたとのことです。恐らく回転、拡大、ノイズ化などの水増し（data augumentation)を含めての枚数だと思いますが、いずれにしてもしっかりとデータ蓄積を進められていたことは素晴らしい点です。
  
  そしてさらに難しいのは、熟練者の感覚を言語化できるか、言い換えれば等級の基準を数値的に示せるかです。「なんとなくこれはA等級」「持った感じB等級」などの感覚論になってしまうと、AIに正解を教え込むことができず、等級分類させることの難易度は高くなります（そうしたアプローチでやることもある）。
  
  やまやさんではこうした等級基準が、色、張り、重さなどでしっかりと基準化されていたことが想像されます。
  
  等級分類・外観検査に代表される画像認識AIですが、実際にAIに任せられるかどうかは、こうした人による下準備がしっかりと整えることができるかが鍵を握っています。