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2020年11月26日(木)IT Leaders編集部

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　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）
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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）