AI導入の成功と失敗はどこで決まるのでしょう【連載Vol.3】

ご相談いただくご担当者のみなさんが、とても気になさる点、
それは「この画像認識AIを導入することが成功となるか」です。

まず、なにをもって「成功」となるかは、それぞれの課題や目的の設定によるので、
こうすれば成功、という決まったひとつの形があるものではありません。

これまでの成功例の共通ポイントを挙げるとすると、以下になります。

1.AI導入が目的にならずに、課題に合った適切なゴール設定を行い、それをクリアできている
2.AIの特性を理解したプロジェクトメンバーが社内説明を行い関係者の理解を得られている
3.AI導入後、時折サポートを活用しながら、運用が順調に継続できている

今回は連載としてvol.3についてお話しましょう。

3.AI導入後、時折サポートを活用しながら、運用が順調に継続できている

vol.1、vol.2で既述しましたスタートライン設定やプロジェクト進行が順調に進み、
無事に画像認識AIが導入されたら、一安心です。

しかし、そこで終わりではありません。

例えば、以下のようなAIを導入した場合、それらの運用を継続し続けてこそ、
導入した意味と価値が生まれ続けます。

　画像認識AI技術で解決できる課題例
　・原材料の受入検査において、異物を検出
　　　製紙の場合　材料：木材チップ　異物：金属片、プラスチック、接着剤などの異物検出
　　　食品の場合　材料：食品　　　　異物：金属、プラスチック、虫等）の検出

　・製造した製品の検品作業において、不良品を検出
　　　製品自体のキズ、スジ、黒点、剥がれ、など
　　　梱包パッケージの印字ミスやズレ、パッケージのキズ・破れなど

原材料受入検査においてAI導入した場合、
そのまま順調に運用する中で、新たな現場担当者や管理者が来たら、使い方や特徴などを説明しましょう。ただし変化が起こることもありえます。

例えば、材料の仕入れ先を変更した際や新たに調達を開始した従来のものとは異なる材料に、
これまでとは違う異物が入ってくることが考えられます。
その場合、その新たな異物も検出できるようAIに追加学習させることで、効果が増すといえるでしょう。
また、適宜サポートもご利用いただくことで、運用中の問題は速やかな解決をご支援します。

上記例のように、AIを導入することで、新たな課題へ適応するハードルが下がります。

まずは最初の一歩、今ある課題の解決をいっしょに模索するところから始めてはいかがでしょうか。
お気軽にお問い合わせください。

連載Vol.1、vol.2は以下からご覧ください。

1.AI導入が目的にならずに、課題に合った適切なゴール設定を行い、それをクリアできている
2.AIの特性を理解したプロジェクトメンバーが社内説明を行い関係者の理解を得られている

OkojoAIは豊富な経験を持つ専門チームが、お客様の画像認識AI導入を全面的にサポートします。代表の創業ストーリーや技術への想いについてはこちらの記事でご紹介しています。