レゾナック、AI画像解析で材料検査の精度を約4割改善
株式会社レゾナックは、製造現場のデジタル変革（DX）を加速させるため、材料検査にAI（人工知能）を活用した画像解析技術を導入し、検査精度の向上と自動化による検査時間の短縮を進めています。
このたび、同社の計算情報科学研究センターと、脳や神経の特性に由来する多様な認知特性・能力を持つ「ニューロダイバーシティ人材」で構成された専門部署「ジョブ・サポートチーム」が協力し、高品質な「教師データ」を自社内で作成することに成功しました。
AIの精度を支える「教師データ」とは？
AIに画像検査を自動で正確に行わせるためには、熟練した検査員の判断をAIに学習させるための「教師データ（正解データ）」が欠かせません。この教師データは、AIが何を「正しい」と判断すべきかを教えるためのもので、画像中の粒子一つひとつを正確に色分けするなど、非常に細かい作業が求められます。
わずかな間違いでもAIの解析精度が大きく下がってしまうため、ピクセル単位での正確さが重要です。しかし、この作業には高度な集中力と膨大な時間が必要で、人手不足が課題となっていました。
ニューロダイバーシティ人材が教師データ作成で活躍
レゾナックでは、この教師データ作成の重要な役割をジョブ・サポートチームが担当しました。ニューロダイバーシティ人材が持つ丁寧さや高い集中力が、この作業内容と非常に相性が良く、迅速かつ正確な教師データ作成を実現しました。
教師データを自社で作成できるようになったことで、その作成ノウハウが社内に蓄積され、継続的に高品質なデータを供給できる体制が整いました。
AI画像解析の精度が約4割改善
同社の子会社である株式会社レゾナック・セラミックス富山工場で製造されている「球状アルミナ」の画像解析において、ジョブ・サポートチームが作成した教師データを使ってAIを学習させたところ、大きな成果が得られました。
従来のAIモデルと比較して、AI画像解析での誤検出率が40.8%から3.2%へと大幅に低下し、解析精度が約4割改善したことが確認されました。この精度向上により、次のステップであるアルミナ粒子の良し悪しを判定する精度もさらに高まり、その結果を製造条件に反映させることで、今後の生産性向上が期待されます。
ジョブ・サポートチームのメンバーは、「当社の品質向上や企業の信用に関わる仕事に責任を持って取り組んでいます。なにより、レゾナックの一員であることを誇りに思っています。」とコメントしています。
多様な人材が活躍できる環境づくり
レゾナックは、「多様な人材が安心して活躍できる環境づくり」の一環として、障がい者インクルージョン（包摂）を重視しています。2013年には、知的・精神・発達障がい者の雇用ノウハウを蓄積し、グループ全体に広めるための推進チームを発足。
2015年には、障がいのある社員を中心としたジョブ・サポートチームへと発展させ、社内メールの集配や会議室の整備など、担当業務を拡大してきました。近年では、年間70本以上の社内向けe-learningコンテンツ制作支援も担当し、グループ全体の知識共有と人材育成に大きく貢献しています。
同社は、障がい者インクルージョン推進のスローガン「オンリーワンの個性を、チカラに変える」のもと、自動化・効率化を通じて製品の品質を革新し、企業価値を高める高付加価値の創出を目指しています。
レゾナックのダイバーシティ・エクイティ＆インクルージョンに関する詳細はこちらで確認できます。
