良品の画像データだけから不良品検出を学習できるソフトウェア、NECが販売

　不良品検出などにAI（人工知能）を使った画像認識を適用する動きが増えている。ただ、不良品の検出には一般に、良品と不良品それぞれの画像データを1000件単位で用意し、学習させる必要があるものの、品質管理が進んでいる日本の向上では、不良品の件数が少なく、学習用データを十分に集めること自体が難しいという課題があった。

　こうした課題に対しNECは、ディープラーニング（深層学習）技術を搭載したソフトウェア「NEC Advanced Analytics – RAPID機械学習」を強化し、良品データのみで不良品検出も学習できるようにした。1種類の画像データのみの学習で2種類の画像データを分類できる「OneClass分類アルゴリズム」の搭載によるもので、良品データしかない場合でも、異常箇所を検出するモデルを生成できる（図1）。

図1：OneClass分類アルゴリズムによる検品業務の概念

　今回、操作画面も改良した。分析機能を集約し、操作方法をナビゲーションする機能を追加した。データ分析の専門家でなくても操作できるとしている。

　また画像解析の強化のほかに、マッチング分析機能を強化した。人材採用や離職防止などに利用されているテキストデータのマッチング分析において、テキストとして取り扱っていた数字情報を、数字本来の意味を保ったまま解析できるようにした。

　NEC Advanced Analytics – RAPID機械学習V2.2画像解析版の価格は375万円（税別）から。2018年6月4日から販売する。同マッチング版の価格は375万円（同）からで、2018年5月21日から販売する。