ライオン、ハブラシの検品業務における新製品対応をAIで容易に

　ライオンはこれまでも、ハブラシの製造ラインにおける検品を自動化してきた。完成品を複数のカメラで撮影、画像処理により特徴量を抽出し良品と不良品を判定するロジックを開発している。ただ、新製品投入時には検査ロジックを作り直さなければならず、多くの労力が発生するという課題があった。

　今回、特徴量の抽出に深層学習（Deep Learning）の技術を適用し、対象商品の変化に強く汎用性が高いシステムを構築する。不良品データが少ない状況でも不良品を確実に検出できるよう、良品データのみから不良品を判定するAIも開発する。そこでは「自己符号化器（AutoEncoder）」の手法を採用する。

　AIシステムの開発を効率化・迅速化するため、開発環境にはAWS（Amazon Web Services）のマネージド型機械学習サービス「Amazon SageMaker」を採用する。機械学習モデルの構築とトレーニングが容易で、稼働環境へ直接配備できる点を評価した。

　システムのプロトタイプを2018年10月から12月にかけて開発し、モデルの精度向上を図りながら、2019年度中の製造ラインへの導入を目指す。