職人の勘をAIで継承「プロジェクト 匠テック」。第一弾はAIマグロ

職人の技能継承にディープラーニングを活用した継承システムを開発

さて、本日は株式会社電通のオープンイノベーションラボが「プロジェクト 匠テック」という取り組みを開始したという話題です。

現代の日本では、少子高齢化などの社会構造の変化を背景に、熟練職人が持っている技能継承が様々な産業で大きな課題となっています。その熟練技能をＡＩをはじめとする技術を活用し継承していくという取り組みが「プロジェクト 匠テック」。

まずはマグロの目利き技能の継承から

その取り組みの一環として、オープンイベーションラボは双日株式会社と共同で、後継者不足が深刻であるというマグロの目利き技能を継承すべく、天然マグロの尾部断面画像からＡＩが品質判定を行うというシステム「ＴＵＮＡ ＳＣＯＰＥ™」を開発。実証実験は今年の３月に実施されています。

出典：電通

取り組みの背景・概要

日本の伝統産業において、その長い歴史の中で培われてきた職人の技は、人類の経験知が集積された貴重な知識資源であるといえます。

これらノウハウは「職人の勘」と形容されており、体系化・言語化がされ得ない暗黙知。よって継承もすぐにできるものではなく困難を極めます。そんな技術を持つ職人が高齢化の一途を辿っており、技術の存続が危ぶまれています。

プロジェクト 匠テックでは、膨大な教師データの収集とディープラーニングを活用した画像解析技術の適用により、ＡＩが職人の暗黙知を独自に解釈。貴重な職能を後世に継承していくことを目的に発足しています。

今回、水産業界で一人前になるまでに１０年は必要と言われるマグロ仲買人の「目利き」のノウハウに着目。マグロの尾部断面の目視により品質判定を行う「尾切り検品」という職人技から得た膨大なデータを機械学習によって継承したAIシステムの「ＴＵＮＡ ＳＣＯＰＥ™」を開発。

実証実験詳細

実証実験は２段階で実施。以下の２通り。

①「ＴＵＮＡ ＳＣＯＰＥ™」β版開発と適用

マグロの尾部断面写真と、職人の４～５段階の品質評価の結果を紐づけて尾切検品データを取得し、画像解析を行うためのシステムを構築。さらに収集したデータを基にチューニングとディープラーニング・アルゴリズムの選定を行い、スマートフォンアプリとして実装した「ＴＵＮＡ ＳＣＯＰＥ™」β版を開発。

これをマルミフーズ焼津工場の検品作業で試験運用した結果、職人と８５％の一致度でマグロの品質判定に成功したそうです。

出典：電通

②AIが最高品質判定した「AIマグロ」の販売および市場性検証

「ＴＵＮＡ ＳＣＯＰＥ™」の運用で最高ランクと判定されたマグロを「ＡＩマグロ」とし、商品ブランドロゴを開発。

「産直グルメ回転ずし函太郎Tokyo」で５日間にわたって提供し、約１,０００人皿を販売。アンケートの結果、注文客の約８９％から「ＡＩマグロ」に対する高い満足度を示す回答が得られたそうです。

出典：電通

まとめ

電通グループは「ＴＵＮＡ ＳＣＯＰＥ™」のさらなる精度向上と実用化に向け、学習モデルの教師データの継続的な収集と解析アルゴリズムの最適化に向け取り組みを続けていくそうです。

また、得られたノウハウを他の産業分野でのＡＩによる目利きの継承に応用していくことで、社会や企業の課題解決に貢献していくとのこと。

これは素晴らしい技術ですね。職人の勘的な物の中でも視覚情報を使うものに関しては、ＡＩは取り分け相性が良いものだと思います。特に判断材料となる画像データは、多く保有している程に精度は上がりますので、今回のような職人の勘に頼るような部分が視覚情報である場合はＡＩで効率化と技能継承が図れそうです。