NTTコムウェアは、画像認識AI「Deeptector」 の新機能として「正例判定型」および「学習済みモデルのポータビリティ」を10月1日より提供開始すると発表した。

「Deeptector」は、NTTグループのAI 「corevo」を構成するNTTコムウェアの各技術で共通に利用されるAI技術をサービス化したもの。

「Deeptector」 による画像認識の判定パターンとして、従来は、「検出型」「分類型」「レベル判定型」があったが、日本の製造業界においては、製品品質は高く、不良品の発生頻度が低いため、負例(異常状態、不良品)画像を大量に学習することが必要となる従来のAIでは、十分な学習用画像を収集するのに時間を要し、AI導入への課題となっていたという。

新たに追加する判定パターン「正例判定型」では、少量の正例 (正常状態、良品) 画像を学習することで、負例 (異常状態、不良品) の判定が可能となり、これまでより迅速かつ簡単に画像認識AIを利用できるという。

  • 「正例判定型」イメージ（飲料キャップの不良品検知の例

一方の新機能「学習済みモデルのポータビリティ」については、「Deeptector」 のクラウド版とインストール版では学習済みモデルの互換性がなかったが、「学習済みモデルのポータビリティ」 により、同一の学習済みモデルがクラウド版・インストール版の双方で利用可能となるというもの。学習済みモデルの更新頻度の高いケースでは、AI導入後の再学習時間を短縮するため、学習済みモデルを全国各地の工場に設置したGPUサーバ上で利用するケース等で有効だという。

  • 「学習済みモデルのポータビリティ」