AI導入の成功と失敗はどこで決まるのでしょう【連載Vol.1】

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

上記を説明させていただくと、「これなら自社も大丈夫そうだ」と思われる方が多いことでしょう。
言葉にしてしまうと簡単なようにも聞こえますが、実はそう易々とはいかなかったりします。

以下より、具体的にお話しましょう。

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

　AIで解決できないか、といただくご相談のうち、明確な課題や目的がある方とAIで何かしたい方の割合は約半々、課題を意識してご相談いただく方がだんだんと増えてきた印象を持っています。

　そう、重要なのは、AIを導入することではなく、現在速やかに解決すべき課題に向き合うことです。
　課題を共有し、紐解いていくことで、どの部分にAIを充てることで最も効果が見込めそうか、それを実現するために
　どのように進めるのがよいかを話し合い、課題を持つ貴社と手段を提供する当社が同じスタートラインに立ちます。

よく言われていることですが、AIはなんでもできる魔法の杖ではなく、またAIを導入することがゴールではありません。
また、ChatGPT公開以降、生成AIの活用も注目されていますが、生成AIもまた適切なシーンでの活用をすることで
その効果を発揮する技術であり手段です。

当社が得意とする画像認識AI技術は、簡単に言いますと、画像を学習することでその特徴を把握し判別を可能とします。
例えば、対象物のキズ、カケ、汚れ、色などの異常を判別することができます。

　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

他にも、画像認識AI技術を活用できる例は多くあります。
人の眼で見ること、そして判定することが必要な作業は、画像認識AI技術が得意とするところです。
これらは生成AI技術では適用が向かない領域です。

さて、貴社の課題はどのように解決するのがよさそうでしょうか。　

「まずは、今ある課題をどのように進められるか相談してみたい」と思われましたら、お気軽にご相談ください。

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
については、連載Vol.2、vol.3にてご説明します。