外観検査の効率化に可かせないAI活用、同時に内製化も成功させる秘訣とは

　製品や部品の表面に異常がないかを確認する外観検査。その効率化や精度向上を実現しようと、AIを活用した外観検査ツールを導入する機運が高まっている。しかし、AI開発には費用対効果、ノウハウ、人材など考慮すべき点が多い。

　焦点となるのが、AI開発の内製化だ。ノウハウ蓄積などの観点から内製化への関心が高いが、AIの分野は変化のスピードが速く、内製化できても最新のAI技術へのキャッチアップが追い付かなくなりやすい。この他にも、「PoCのシステムから本番システムへのスムーズな移行ができない」「市販のAI開発ツールでは自由度が低く、差別化しにくい」などの声が聞こえてくる。

　こうした状況を受けて、プリセットでの開発迅速化からコンフィグファイルの変更によって差別化も容易なAI開発ツールが登場している。AI開発の業務効率化や品質安定化に加え、ノウハウ共有も可能にしたという外観検査AIツールは、どのような独自性を備えているのか。本資料で詳しく見ていく。