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NTTテクノクロス、目視作業ミスを削減する画像認識AIサービス「MoxiFinder」を発表

2020年11月26日(木)IT Leaders編集部

NTTテクノクロスは2020年11月25日、目視確認作業を省力化してミスを削減する画像認識AIサービス「MoxiFinder(モクシ-ファインダー)」を発表した。スマートフォンや業務システムなどのカメラを対象の商品や機器にかざすだけで、個数や型番、マニュアルなどの情報を表示する。カメラで、検品やメンテナンス業務を効率化できる。同年12月中旬から販売する。

 NTTテクノクロスの「MoxiFinder」は、目視確認作業をAIで支援する画像認識AIサービスである。目視確認作業を省力化し、ミスを削減する。NTT研究所が開発した、変形対応アングルフリー物体検出技術を活用することで、最小限の学習データで正確な画像認識を行えるとしている(図1)。

図1:MoxiFinderの利用イメージ(出典:NTTテクノクロス)図1:MoxiFinderの利用イメージ(出典:NTTテクノクロス)
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 袋やパウチなど、見た目が元の形から変形しやすい物でも、AIが高精度に認識する。一般的に、変形した対象物から元の物を認識するためには、膨大な量の画像データを学習する必要がある。MoxiFinderは、従来の10分の1程度の学習で認識できる。

 色違いや見た目の特徴の少ない物でも、AIが色や形、様々な特徴から複合的に認識する。これにより、ラベルなどの目印がなくても認識できる。例えば、車の部品交換においては、部品にタグやラベルがなくても画像から認識し、交換すべき部品の特定にかかる時間を削減できる。

 複数の物を混在させて撮影しても、一括でそれぞれを認識できる。物流倉庫での出荷検品や、小売店での棚割りなどでも、複数の物を一括で認識して管理できる。

 開発の背景について同社は、物流業務における出荷検品の省力化や、メンテナンス業務における目視確認のミス削減を目的とした、画像認識技術の活用が拡大している状況を挙げる。「見た目が変形しやすい物や色違いの物など、特徴の少ない物を画像認識技術で認識するためには、膨大な学習データを準備する必要がある。このため、作業量やコストの点から導入の課題になっていた」(同社)

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