ディープラーニングで進化する「画像認識」、製造業での活用に必要な3要素とは

　製造業の課題解決や成長のための方策として、人工知能（AI）の活用はいまや当たり前になった。中でも効果が期待されるのが、目視や熟練技術者の経験など“見えにくいノウハウ”をモデル化する「画像認識」だ。近年では機械学習の1手法であるディープラーニングが急速に進化したことで、品質検査や故障予知などの領域でも活用が進みつつある。

　しかし、ディープラーニングを活用した画像認識を実装するには、3つのハードルを越えなければならない。まずは精度を保つための「データの質と量」、さらに学習モデル作成のための高度なスキルを持つ「人材の確保」、そして機密性を確保する「インフラ構築」。こうした課題に悩まされ、導入をためらっている企業も少なくないだろう。

　そこで注目したいのが、ラベル・タグ付け前処理や推定APIの開発といった作業を一元化するGUIや、精度を高めるヒートマップ機能などを備えた画像解析ツールだ。本コンテンツでは、このツールの特徴や導入効果と併せて、オンプレミスでの実装に最適なハイパフォーマンスサーバについて詳しく紹介する。