徳永准教授はまず、「製造業従事者のうち、検査にかかる人的コストは全体の20～30%で、数百万人に相当する。負担を減らして、製造業の本質部分に人をシフトできれば伸びしろになる」と、AI技術を用いて外観検査のプロセスを改善する方向性を示しました。しかし、社会実装は道半ばであり、「課題はAI構築、実装時、人との協働、長期運用。生産ラインにおいて大量の不良画像を収集することは極めて困難だし、検出したい不良の種類が多岐にわたることもある。あるべきものがないという不良もあるし、農作物などはすべて異なる外観だ。説明可能性についても、モデル誤りやバイアスの問題は人命・倫理のかかわりにおいて深刻となる」と、課題山積の認識を明らかにしました。また、30年間運用できるAIの創出に向けては「AIの悪用による敵対的攻撃の可能性がある。撮影装置は必ず経年劣化するし、頻繁に変更が生じる外箱・容器のデザイン、素材の影響を補正するアダプテーション技術が重要になる」と指摘しました。これらに対して九州工大では、「MR(複合現実)技術に基づく人間中心型、自律型AIを研究」しており、「不良画像ではなく、良品のデータを収集・解析することで一定の成果を収めている」と報告しました。
◇ものづくりなでしこ第九回通常総会を開催しましたより引用。