三菱電機、教師データ作成不要の行動分析AI開発‐作業分析時間を最大99%削減　(製造現場の人の作業分析)

掲載日 　2024/01/26 10:05
著者：森歩美

目次
手順に従った繰り返し作業であることに着目
行動分析AIの使用方法

三菱電機は1月25日、同社のAI技術「Maisart」の1つとして、循環する身体動作の確率的生成モデルを適用することで教師データの作成を不要とし、製造現場の人の作業分析を数分で実現する「行動分析AI」を開発したことを発表した。

またそれに伴い、説明会を実施。三菱電機 先端技術総合研究所長の高林幹夫氏と同 先端技術総合研究所 センサ情報処理システム技術部長の蔦田広幸氏が同技術に関する説明を行った。

手順に従った繰り返し作業であることに着目

今回、同社が発表した行動分析AIは、製造現場では自動化が進展する一方で、人が作業する工程が数多く存在していることや、人によって作業時間や品質にばらつきが生じるため「作業分析」による改善が重要であるということを背景に開発された。

作業分析とは、作業を構成する「部品の取出し」「ネジ締め」などの要素作業の時間を定量化して、ばらつきの原因を把握する手法のこと。

一般的な作業分析AI技術は、人が教師データを作成し、AIは教師データを学習することで作業分析を実現しているが、教師データの作成が人手のため、長い時間と手間がかかってしまうという。

https://news.mynavi.jp/techplus/article/20240126-2870595/images/002.jpg/webp
一般的な作業分析AI技術の課題

このような課題を背景に開発されたのが、行動分析AIだ。AIが教師データ不要で詳細に作業分析できるため、人は分析結果を確認するだけで、作業分析にかかる時間を最大99%削減することを可能としている。

「われわれは、人による多様な作業を教師データ不要で分析する技術を開発するために、梱包作業や検査作業、組立作業などの作業が『手順に従った繰り返し作業であること』に着目しました。繰り返しに伴って『循環する身体動作をモデル化したAI』を開発することで、教師データ不要での作業分析を実現しています」(高林氏)

行動分析AIの特徴を説明する高林氏

行動分析AIの使用方法

（略）

※全文はソースで。