ET/IoT Technology Award 2018 受賞者インタビュー
シリーズ第4回：株式会社ロビット
いよいよ2018年11月14日より、最先端のエッジテクノロジーを集めた展示会、ET/IoT Technology 2018 が開幕する。それに先立って10月31日、品川のプレス発表会会場では、ET/IoT Technology Award 2018 の受賞発表が行われていた。ET/IoT Technology Award は、組込み業界の発展と国内産業の競争力向上に寄与する、優れた組込み技術や製品、ソリューション、サービス、IoT技術を発掘し、その成果と功績を国内外に広く顕彰する賞として、今年で8回目となる。今年は前年の49件を上回る61件の応募が集まった。
今年は5つの賞に全7社が選出された。Embedded Technology 優秀賞（1社）、IoT Technology 優秀賞（2社）、JASA（主催者）特別賞（1社）、今年のコンセプトである＜ET✕ET＞に合わせて新設されたEdge Technology 優秀賞（1社）、そしてもうひとつのフォーカス領域である“スタートアップ”を選出するスタートアップ優秀賞（2社）。表彰式は会期2日目、11月15日を予定している。今回、アペルザではアワード受賞企業へ独占取材を実施。全7回に分けて、受賞企業各社の受賞製品、技術を紹介する。
【第1回：日本電気株式会社】 【第2回：富士通株式会社】 【第3回：LeapMind株式会社】 【第4回：株式会社ロビット】 【第5回：株式会社シード】 【第6回：STARWING Technology Co.】 【第7回：アルプス電気株式会社／株式会社NTTデータ経営研究所】
今回、スタートアップ優秀賞を受賞したのが、株式会社ロビットが開発する「AI技術を活用した外観検査ロボット『TESRAY』」だ。たった10個のサンプルから100%に近い精度を出すことも可能という同社の外観検査ソリューションとは、一体どのようなものなのか。株式会社ロビットCEO 高橋勇貴氏に話を聞いた。
― この度は受賞おめでとうございます。改めて「TESRAY」とはどのようなものなのでしょうか。
TESRAYは、外観検査に特化したロボットとAI技術、そしてAIに最適化した照明技術による外観検査ソリューションです。なぜTESRAYのようなソリューションが求められているのかを説明するには、まずは製造業における現場課題とその現状を知っていただく必要があります。
今、製造業では人手不足が大きな課題となっています。その中でも課題が大きいのが、外観検査の工程です。生産工程において不良品はどうしても出てきてしまいます。不良品を完全にゼロにすることは不可能ですので、必ず検査の工程が必要になり、ひとつも漏らさないように検査しなければいけません。ひとつでも見逃しが発生すれば、現場へ出向き再検査をしなければなりませんし、場合によっては、取引が停止するなど会社としても大きなリスクがあります。
特に自動車業界では、部品を出荷する前に、人が目で見て検査を行っています。約7〜8割は人が目視していると言われています。これは作業者にとっては大きな負担となります。何時間も集中して数ミクロンレベルの検査をし続けるわけです。これを高齢の作業者が行うことは難しいですし、一方で若い作業者も忍耐力が求められますので、作業に耐えられずやめてしまうケースもあります。
また、検査の対象も様々です。部品の傷など外観上の不良はもちろん、ほこりや異物の混入など。また、傷であれば「何ミリ以上がNG」など、定量的な基準が決まっているかもしれませんが、すべてがすべて定量的に計測できるわけではありません。結果として、検査工程には熟練の能力、経験の積み重ねが必要となりますが、人手不足にある製造業では、そうした人材の育成もなかなかうまくいかず、検査員が不足している状況にあります。
― 「TESRAY」はこのような課題をどのように解決しているのでしょうか。
これまでも自動検査ソリューションというものは存在していましたが、OKかNGかの判定が難しい、曖昧なものも多く、高精度の自動検査はなかなか実現できませんでした。そこにAIが登場しました。これによってこれまで検査を自動化できなかった工程も自動化できるのではと近年注目されています。しかし、AIを活用したソリューションであっても、高い精度での検査に成功した事例は実はまだまだ少ないのです。その理由は簡単で、“撮像環境”です。
画像を用いる検査ですので、写真をどうやって撮影するかが非常に重要ですが、世の中の多くのソリューションは、写真を撮影するところまでの環境づくりが工場側、エンドユーザー任せになってしまっているのです。外観検査ではソフトウェアだけでなく、ハードウェアも重要です。TESRAYでは、もらった写真の加工から入るのではなく、撮像環境の提供から入り込んでいます。
「AIの会社はAIしかやらない」ではなく、照明やハンドリングなど検査の過程、工程まで入り込み、精度を高めていくことで初めて、少ない工程で高い精度が出せるAIを開発できるのです。このような形で外観検査のソリューションを提供しているのがTESRAYです。AIをアップデートしていく過程は、トライ・アンド・エラーの繰り返しです。これをロビット1社ですべてできるのも強みです。
― 導入事例も出てきていると聞きます。実際にAIによる外観検査とは、どのぐらいの精度なのでしょうか。
詳しい内容については残念ながらお話しできないのですが、当社ではこれまで自動化が難しかった部品の外観検査の自動化に成功しています。ほぼ100%の精度です。何より、従来ソリューションであればサンプル数が、数千個、数万個と必要だったものを、100個のサンプル、場合によっては10個ほどのサンプルで実現しています。
例えば、食品などはイメージがつきやすいかもしれません。食品の製造・加工は、自動化されている工程も多いですが、外観検査はそうではありません。魚などはよい例かもしれません。生物の場合、個体差がありますので、皆バラバラの形をしています。これが旧来のアルゴリズムによるパターンマッチングでは検査が難しいのです。
当社の外観検査ソリューションは、ソフトとハードウェアを統合することによって、これまでは個体差により自動化が困難だった対象の検査を可能にし、且つ従来ソリューションよりはるかに少ないサンプル数で、高精度に実現することができています。
― 今後のプロダクト開発の展望について教えてください。
引き続き、ベースのテクノロジーの開発も進めていきますが、今後のさらなる事業の拡大に向けて、保守運用、現場の体制づくりにも力を入れていきます。また、実際に様々な現場へ入り込んでいくなかで、外観検査の前後の工程の課題、自動化のニーズも見えてきています。例えば、外観検査は大抵出荷の直前です。となれば、そのあとには箱詰め、梱包などの工程があるわけです。そうした前後の工程を自動化できるパートナーとの連携なども検討しています。
― ご来場者へ一言お願いいたします。
多くの現場で検査員による外観検査が行われています。そのなかで自動化したいというニーズもきっと多くあるはずです。一方で「いろんなソリューションを試してみたが、上手くいかず諦めてしまった」という話も聞きます。もし従来のソリューションでは満足できていない、自動化を諦めた、諦めかけているという方がいらっしゃったら、是非当社のブースへご相談にお越しください。その課題を一緒に解決することができるかもしれません。
― ありがとうございました。
