グーグル、「Visual Inspection AI」を発表：欠陥とダウンタイムを大幅削減

グーグル初の製造業特化プラットフォームが製品検査を自動化し、ヒューマンエラーのコストを削減します。

グーグルは「Visual Inspection AI」のローンチを発表しました。これはGoogle Cloud Platform（GCP）のソリューションで、メーカーと消費財企業が欠陥を削減するのを支援します。欠陥はメーカーに年間数十億ドルの損失を与え、全売上収益の15〜20%を消費します。さらに、全予期せぬ製造ダウンタイムコストの23%がヒューマンエラーによるものです。一方、マッキンゼーと世界経済フォーラムによれば、インダストリー4.0──製造プロセスの自動化──は2025年までに3.7兆ドルの価値を創出可能とされています。

グーグルのAIはどう機能するか

GCP製造・産業オペレーション担当マネージングディレクター、ドミニク・ウィー氏が説明するように、グーグルのVisual Inspectionソリューションは2つのユースケースに対応します：外観欠陥の検出と製品組立検査。「需要が大幅に増えています。AIが本当に普及しつつあるポイントに到達したからだと思います」と同氏。コンピュータビジョン技術の助けにより、ラインマネージャーは出荷前に欠陥を修正でき、アウトプット改善、歩留まり向上、返品コスト削減が可能になります。

どの企業が競合するか

驚くことではありませんが、アマゾンも製造ビジョン技術を先導しています。巨大市場になったからです。オックスフォード・エコノミクスは中国が1,250万の製造業ジョブを自動化すると予測し、マッキンゼーは米国が近い将来、製造業ジョブの少なくとも30%を自動化すると予測しています。

対抗するため、アマゾンは「Lookout for Vision」ソリューションをローンチしました。これは多くの点でグーグル版を反映しています。画像を分析し欠陥を検出、亀裂と凹みを特定、不規則な色と形状を捕捉します。GEヘルスケア、バースラー、ダフガードなど複数の大手組織がすでにアマゾンのソリューションを採用しており、同社はこの分野へさらに拡大するでしょう。

しかしグーグルもシェア獲得に向けて戦います。GCPがVisual Inspection AIを発表以来、ルノー、フォックスコン、京セラがサービス契約を結びました。また、グーグルのテック業界での実績と影響力が、従来のアマゾンパートナーを引き寄せる可能性もあります。迅速な成果を求める向きには、グーグルの新プログラムはすでに軌道に乗っています。ウィー氏：「ルノーはすでに塗装欠陥をリアルタイムで監視しています。」

グーグルソリューションの差別化ポイント

汎用機械学習プラットフォームとは対照的に、GCPのVisual Inspection AIは効率的かつ効果的です。人間がラベル付けした画像を300分の1、時にはわずか10枚でモデル構築が可能です。さらに、機械学習によりプラットフォームの精度は時間とともに向上します。これによりメーカーはサプライチェーン最適化、品質リスク軽減、製品在庫管理が可能になります。「現場で実行するための導入容易性と安心感を提供します」とウィー氏。

今まさに行動すべき時です。2020年のPwC調査では、製造企業が今後5年間でデジタルトランスフォーメーションによりオペレーションが著しく効率化すると期待しています。この分野でも、多くの最近のテックイニシアチブと同様、グーグルは先導するつもりです。ウィー氏の言葉：「AIのスケール能力をメーカーの手に届けたいのです。」