レゾナック、AI画像解析で材料検査の精度が約4割向上 ~多様な個性を活かす人材がDXを加速~

ビジネス活用

AIと人の力で材料検査が大きく進化

株式会社レゾナックは、材料の検査にAI(人工知能)を使った画像解析技術を取り入れ、検査の精度を高めるとともに、作業を自動化して時間を短縮する取り組みを進めています。特に注目すべきは、AIが学習するために必要な「教師データ」を、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」が作成した点です。この連携により、同社の球状アルミナの画像検査では、AIによる誤検出率が従来の40.8%から3.2%へと大幅に下がり、解析精度が約4割も改善しました。

AIの学習に欠かせない「教師データ」とは?

AIが画像を見て何かを判断できるようになるには、「ディープラーニング」という、AIが自ら学習する技術が使われます。この学習には、人間が「これが正解だよ」と教えるための「教師データ」がとても大切です。教師データは、画像の中にある粒子を一つひとつ手作業で色分けするなどして作られます。この作業は、ほんの少しのミスも許されず、非常に高い集中力と正確さが求められます。また、膨大な量の作業が必要となるため、人手不足が大きな課題となっていました。

教師データ作成の様子

ニューロダイバーシティ人材が課題を解決

この難しい教師データ作成の課題に対し、レゾナックの計算情報科学研究センターのチームと「ジョブ・サポートチーム」が協力しました。ニューロダイバーシティ人材ならではの、丁寧で高い集中力が、この作業にぴったりと合致し、迅速かつ正確な教師データ作成が実現しました。さらに、教師データ作成を社内で行うことで、そのノウハウが蓄積され、常に質の高いデータを供給できる体制が整いました。

元画像と教師データの比較

驚きの精度向上と今後の期待

この新しく作成された教師データを使ってAIを学習させた結果、レゾナック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る球状アルミナの画像解析において、誤検出率が従来の40.8%から3.2%にまで大幅に低下しました。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品・不良品の判定がさらに正確になり、その結果を製造条件に反映させることで、今後の生産性アップにもつながることが期待されます。

AIモデルによる検出結果の比較

ジョブ・サポートチームのメンバーからは、「品質向上や企業の信用に関わる重要な仕事に責任を持って取り組んでいます。レゾナックの一員であることを誇りに思っています」というコメントが寄せられています。

「オンリーワンの個性を、チカラに変える」レゾナックの取り組み

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を大切にしており、障がいのある方々のインクルージョン(包摂)にも力を入れています。2013年には、障がいのある社員の雇用・育成・定着を目的とした推進チームが発足し、2015年には「ジョブ・サポートチーム」へと移行しました。このチームは、社内のメール便の集配や会議室の整備といった業務に加え、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。これからも「オンリーワンの個性を、チカラに変える」というスローガンのもと、自動化や効率化を通じて製品の品質を革新し、企業の価値向上を目指していくとのことです。

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、以下のリンクからご覧いただけます。

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