「アナログメーターの数字をデータ化」工場にDXをもたらす、高専生のディープラーニング活用事業

「ディープラーニング×ビジネス」活用事例紹介 #4

「DCON」で最優秀賞を獲得! 新潟県長岡市を拠点としたAIスタートアップ

 株式会社IntegrAI(インテグライ)は、製造業の課題をAI技術で解決するソリューションを開発しており、製造現場で使われている産業機器のアナログメーターをカメラで撮影し、ディープラーニングで数値を読み取るソリューションを展開している。

 同社は、JDLA主催の高専生による事業創出コンテスト「全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト2019(DCON2019)」で最優秀賞を獲得した長岡工業高等専門学校(長岡高専)出身のメンバーが、2020年7月に創業した。ソリューションの特徴や創業の経緯、DCONでの経験などについて、同社のソドー氏とノムハ氏に聞いた。

左から:ソドーさん、ノムハさん

株式会社IntegrAI
事業内容:産業用向け小型AIカメラシステムの提供
本社所在地:新潟県長岡市
設立:2020年7月27日
https://integrai.jp/

――IntegrAIで提供しているソリューションの概要を教えてください。

ソドー

 金属工場で使う場合を例にご説明します。金属を加工する機械は、温度が上がり過ぎると加工に失敗してしまいます。温度が上がっていることを見逃してしまい、1つ数十から数百万円の材料数個が駄目になってしまう、あるいは機械の稼働が停止したことで手間が発生してしまうといったことが実際に起こっています。そのため、現場の技術者の方が常にメーターに注意して機械の温度を確認し、炉の状態をチェックしています。

 我々のソリューションは、カメラでメーターを撮影し、その画像をリアルタイムにディープラーニングで解析して、メーターの数値を読み取ります。その画像やメーターの数字を遠隔から見ることができますし、あらかじめ設定した温度以上になった場合にアラートを出す、といったことが可能です。

――メーターの数字をデジタルで外部に出力できれば、撮影した画像をAIで読み取る必要はないように思うのですが、それは難しいのでしょうか。

ソドー

 機械の制御盤のデータを外部に出力できるものも一部にはあるのですが、多くの工場の機械はそうなっていません。機械を改造してデータを出力することは技術的には可能ですが、改造して故障してしまったらメーカーのサポートを受けられなくなってしまいますし、生産ラインを止めることができない工場もあります。また、外部にデータを出力するということは機械がネットワークと繋がるということなので、データ漏えいや外部から操作されるリスクが高まるなど、セキュリティの問題が起きます。

 そういった問題を全て解決できるのが、我々のソリューションです。非接触でメーターを読み取ることができるので、機械に一切手を加える必要がありません。人がメーターを読むのと全く同じことを、AIが代わりに行います。

ノムハ

 制御用の画面に様々なメーターの情報を表示できるタイプの機械でも、データを外部に出力できないものがあります。COBOLなどローレベルのプログラミング言語を使ってシステムを作っている場合に、そういったことが起こるんです。そのような機械についても、モニターを撮影して画像認識することで、メーターの情報をデジタルに変換できます。

――従来は、メーターを撮影してデータを読み取ることができる製品はなかったのでしょうか。

ノムハ

 古典的な画像処理アルゴリズムを使ったものはあったのですが、大きな問題が2つありました。1つは初期設定が大変なことで、画像領域やパラメータ―を状況に合わせて細かく設定しないと精度が出せませんでした。もう1つは逆光への対応で、例えばメーターの8と10の間にある9だけが逆光で見えないような場合、9になった時にデータが取れませんでした。

 ディープラーニングを使った我々のソリューションでは、この問題を解決しています。初期設定はすぐできて、逆光でもロバスト性がありメーターの値を推定することで工場現場で使えます。

――遠隔監視や異常時のアラート以外にもIntegrAIのソリューションを使うメリットはありますか。

ソドー

 メーターの値をデータとして取得できるため、様々なメリットがあります。例えば、メーターを人が確認する場合、数字を確認・記録する頻度は限られます。

 ディープラーニングを使ったソリューションであれば、10秒に1回データ化する、といった高頻度での確認・記録が可能です。これによって、データの変化の傾向を細かく把握できますし、変化の予測も可能になります。

 データを外部に出力し、サーバーに保存したり、社外からデータを閲覧することも可能になります。