CASE

S社では家電を製造しており、その製造工程における最終確認作業は人が行っています。
しかしながら不備のある製品は勿論少ないため、極少数でたまに発生する不備を見逃してしまうこともあり、さらに人手を使う作業で効率化を目指していました。

分かりやすい提案で、S社の都合に合わせた提案ができたことが最大の要因です。
提案時から密なやり取りをし、お互いが認識齟齬ないように進めることができました。

それまで人の目視でやっていた作業を自動化するために、画像の取得が必要でした。
そのため、まずはカメラの調達からスタートしましたが、最終的にやりたいことから逆算してどのような撮影画像が必要かを考え、実際の工場の現場を見学し、照度や大きさなども考慮した良い撮像環境を構築できました。
開発段階では実際の製造ラインでカメラ撮影は難しかったこともあり、KICONIA WORKSのオフィス内に検証・データ取得環境を構築し、学習データの撮影からアノテーション、学習モデルの生成までを一気通貫で行うことで、出てきた課題にも臨機応変にスピーディーに対応しながら進めることができました。

非常に高い評価をいただき、製造工程における他の課題にも一緒に取り組んでほしいとのお言葉もいただけました。
KICONIA WORKSにとって、リピートの声をいただくことは最大級の評価をいただけたと考えています。

• 細川（エンジニア）
  画像の撮像環境から取り組ませていただいたので、お客様の意向に沿った機械学習モデルや画像処理技術、そして撮像環境の開発ができました。カメラの設定や撮像対象の固定方法など考えることも多かったのですが、非常に有意義なプロジェクトでした。
• 海保（プロジェクトマネージャー）
  S社担当者の方も機械学習に関する知識をお持ちであったため、ただAIモデルの実装をするのではなく、どのように作っているのか、再学習の方法なども説明しながら進めることができました。AIモデルやシステム開発後にただ納品しただけでなく、その後に使えるナレッジも提供できたのであれば嬉しいです。