営業 Bくん

「いや～、さすがに昨日はまいったよ～！」

 

Aくん

「ん？どうしたんだ？　午後休んでたようだけど、柄にもなく体調崩したか？」

 

営業 Bくん

「いや、昨日は中秋の名月だっただろ？

　地元の子供たちを連れて“月見泥棒”で町中の家を回ってたんだよ。」

 

Aくん

「お月見の日に子供たち巻き込んで悪事に手を染めるとは、救いようのないやつだな！！」

 

営業 Bくん

「違う、子供たちが近所の家を練り歩いてお供え物のお菓子をもらう伝統行事だ。

　まあ、日本版のハロウィンみたいなやつだ。」

 

Aくん

「へぇ～！面白い行事があるもんだな！

　お前が付いて回ってると、本当の泥棒に間違えられそうだけどな（笑）」

 

ピンポーン．．．。

 

F主任

「ごめんくださーい！！」

 

営業 Bくん

「F主任、ようこそ！お待ちしていました！どうぞ、こちらの実験室へ！

　事前に送付いただいたサンプル見ましたけど、なかなか難しそうなテーマですね。」

 

F主任

「そうなんだ。表面に、切削加工時にできる無数のスジがランダムにあって、

　さらに様々な種類の欠点が発生するもんだから、今は目視検査で見てるんだけど、

　今後、生産数が倍になるので検査が追い付かなくてね。」

 

Aくん

「これだけ欠点の種類が多くて、表面のスジもランダムに入るとなると、

　ルールベースの画像処理で全部判別するのは難しいかもしれませんね。」

 

F主任

「やっぱりそうだよね～。」

 

営業 Bくん

「じゃあ、今流行りのAIで行きましょうよ！複数のAIソフトで試せますよ！」

 

F主任

「確かにAIは気になっていて、試したいんだけど、欠点がなかなか出てこなくてね。

　今回用意したサンプルを集めるだけでもだいぶ日数が掛かったし、

　AI学習に十分な数を集めようと思うと、何年掛かるかわからないよ...。」

 

Aくん

「F主任、まさに絶好のタイミングでご来社いただきましたね！！

　今あるサンプルだけでもAI学習は可能ですよ。」

 

F主任

「え！？AI学習って各欠点につき数十枚くらいのサンプルが必要なんでしょ？

　いま用意できているサンプルは多くても2つ3つくらいのものばかりだよ？」

 

Aくん

「それだけあれば十分です。欠点サンプルがなければ作ればいいんです。この生成AIで！」

 

F主任

「え？、AIが欠点サンプルから不良品画像を生成してくれるの？」

 

Aくん

「はい！シーシーエスが先日業務提携したデータグリッド社の“Anomaly Generator” を

　使えば、数の少ない不良品画像を増やして学習データに活用できるんです。」

 

営業 Bくん

「これまでは欠点サンプルを集めてN増しを延々とやってましたが、その時代も終わりです！」

 

F主任

「でも、作り物の不良品画像で本当にうまくいくものなの？」

 

Aくん

「私も最初は半信半疑でしたが、実際にこの生成AIで量産した画像はびっくりするほどリアルで、

　これを学習に用いて、認識精度を大幅に向上させた事例がいくつも出てきています！」

 

F主任

「それは、一度試してみたいな！！」

 

Aくん

「お任せください。この画像を読み込ませて...。

　はいできました。どうです、どれが本物かわかりますか？」

 

F主任

「これはすごい！！どの画像も本物の欠点そっくりのものが形や位置を変えて生成されてる！

　この画像ならうちの検査員でも見分けが付かないレベルだよ！」

 

Aくん

「では、この画像データを学習に使って、AIで処理してみましょう。」

 

AI学習中…

 

Aくん

「お待たせいたしました！

　さあ、元の欠点画像のみでAI学習させた結果と見比べてみてください！」

 

F主任

「すごい！生成AIで作った画像を学習させると、ここまで結果が変わるのか！？」

 

Aくん

「これが最新の生成AIを活用した外観検査AIソリューションです！

　これまでは画像収集とPoCで6ヶ月～1年ほどの期間が必要でしたが、

　生成AIを活用すれば3ヶ月程度に短縮できますよ！」

 

F主任

「それは素晴らしい！ぜひ、このデータをもっと増やしてAI学習を引き続きお願いするよ！

　あれ、そういえばBくんはあんなところで何してるのかな？」

 

営業 Bくん

「おかしいなぁ～？このAIで俺の顔を生成させたんだけど、ハンサムな顔が出てこないぞ！？」

 

Aくん

「うわぁ～！なんだ、この微妙に人相が異なる顔は！！

　夢に出てくるから、お前の顔だけは量産しないでくれぇー！！！」