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FOOMA JAPAN 2022 へ行ってきました。【展示会レポート】

イシダテック 総務部の小山です。

先週のnote記事にて、
「FOOMA JAPAN 2022国際食品工業展に出展します!」
とお伝えしました。

私も会場まで足を運んできたので、レポートとして当記事を公開します!




東京ビッグサイトへ!


私個人は初のFOOMA見学でした。
広い会場にも関わらず、人・人・人だった印象です!

焼津を飛び出してビッグサイトへ!
Restart FOOMA が今年のスローガン
写真には奇跡的に人が映っていません
出展社数874社 来場者数は92,717名
FOOMA JAPAN 2022 公式サイト より
会場も広く、1日では到底周り切れず
エリアごとにQRコードをかざし移動します




出展ブースの様子


出展は 先週の記事 でお伝えした通り急遽決定したもの。
お声掛けいただいたニチモウ株式会社様ブースの一角をお借りしています。

先ほどの入口の写真にもあったように、展示会場内は「撮影禁止」のため、当記事内では関係各所に許可をいただいた写真のみ掲載しています。

ニチモウ様にはSNSへの写真掲載もご快諾いただきました
本当にありがとうございます!

画面手前に設置されているのがイシダテックのAI検査装置のデモ機。
ビッグサイトのブース内ではからあげに人為的に再現した「焦げ」や「異物」を検査するデモを実施しました。

コンパクトな筐体

からあげをコンベアに流すと検査結果を右のモニターに表示。
実際に「異物=ピンクのシール」をNGとして認識しています。

人なら判別可能なしきい値型の検査、ものすごく平たく言うとするならば、「物によってはちょっと判断に迷う検査」を構成次第では既設ライン内に組み込むことも可能、という特徴を導入事例の動画も交えてご紹介しました!


ブースに立ち寄っていただいた業者の皆様は取り扱う処理対象や製品の種類共に多種多様。しかし、より安全で高品質な食品を消費者の方に届ける、という揺るぎない共通点をお持ちであることを言葉の端々から感じました。

そんな生産現場でのお悩みは……、
AIソフトウェアからハードまで、イシダテックに一括でご相談ください!


【AI新開発機能実証テストに関するご案内】
2022年冬より開始予定の実証テストにご協力いただける食品製造企業様も募集しております。詳細は弊社までご連絡ください!

ご連絡は contact@ishida-tec.co.jp へ!お待ちしております。




Academic Plazaでの口頭発表


またアカデミックプラザで行われた筑波大学システム情報系知覚拡張システム研究室様の口頭発表において、導入事例の提供を行いました。

多くの方が聞いていた口頭発表の要旨を下記にまとめます!

用意された座席はほぼ満席
※FOOMA JAPAN運営事務局さまよりSNS掲載許可をいただいております

要旨①:キーワードは”現場での活用”
食品メーカー・食品機械メーカー・大学の産学官連携により、オープンイノベーション的に実施されてきたAI開発。過去の記事でもお伝えしたように、お客さまの問い合わせから「AI作ろうよ!」までわずか6時間。

データを通じた「ゆるやかなつながり」の中で進められたミニマムなPoC。ぐるぐるぐるぐるまわるデータ活用サイクルの下、価値共創を進めました。
そして乗り越えたのが魔の川・死の谷・ダーウィンの海、というわけです。

弊社社長も語っていた壁の話です。


要旨②: ”実装” や ”組み込み” でのポイントとデータ収集
既存検査装置を阻害せず組み合わせる柔軟なシステム構築がポイント。
そしてより賢いAIとなるために必要なアノテーション(再学習)の実施を組み込み面でも重視している。

そこで4万枚/日におよぶ画像データを収集し続ける仕組みも推しポイント。
「現場での活用」のために必要な「現場のデータ」を収集するサイクルをどう構築するか、こそが発表を聞いた皆さんに持ち帰っていただきたい要素。

要旨③:ソフトウェア最大の特徴”グレー判定”
既存ラインの大幅な構成変更は難しい、でも品質向上・省力化したい!
という要望を叶えるために特徴的な要素が"グレー判定"。

百分率の確度に基づいた検査にしきい値を設け、グレーデータを判別。
これは従来難しかった自動検出実現へのキーポイントです。

「この製品はOK?NG?」公開クイズ大会が開催されていました
人でも判断に迷いそうなデータ、グレーデータをまずは収集します

要旨④:技術的課題は ”偏り” と ”属人” への対処
#1 偏りとは、食品生産ラインでのNG品の圧倒的な少なさ。
#2 属人とは、不良品判定基準が曖昧で人に依存していること。

そもそも「ごく稀に出る不良品」も許されない食品製造業界。
そこで既存の学習モデルを用いた転移学習を実施。
最大の特徴である”グレー判定”のデータに人の手によるチェックやラベリングを加え、AIの精度を高めていくことがこれからの課題。

グレー判定発生は、ソフト(画面内での強調表示や専用フォルダへのデータ保存)とハード(シグナルタワー)両面で通知。人の手によるチェック/ラベリングを支援するUI設計です。

「汚いデータ」たくさんください!ということなのだそう。

登壇した中原さんは「お客さまに驚いてもらえるようなプロダクトをつくること」を使命に、日々開発活動に尽力しています。

インタビューでは、
”また現代のAIは、結果の因果がわからない(AIがなぜそう判断したのかわからない)ケースもあり、一部がブラックボックス化しています。
なのでAIを盲目的に信じるのではなく、AIにはできない発想力・仮説構築力を人が担保してあげることで、うまくAIと付き合っていきたいですね。”
と語っていました。もしかしてグレーデータのことだったのかも……?




FOOMA技術ジャーナルへの論文掲載


▫ FOOMA技術ジャーナルとは…
会場で配布される食品機械・装置の技術情報専門誌。
食品機械産業界の発展に貢献する優れた特許(公開)を取得、または公開されている食品機械・装置に関する技術について、論文を紹介します。

FOOMA HPより引用

こちらの冊子には善甫助教・弊社社長 石田 の共著による、

既存の食品加工・検査ラインに組み込み可能なAI 異常検知システムの実装 ー 研究開発・実装・販売・実利用を通じたデータ活用サイクルの構築 ー

というタイトルの論文が掲載されています。
お持ち帰りになられた方はぜひ目を通してみてください!





おわりに

急遽参加となったFOOMA。
イシダテックが出展側で参加したのは実に20年ぶり以上だったようです。
今回お力添えをいただいたニチモウ様および善甫助教をはじめとする筑波大学のご関係者の皆様にこの場をお借りして感謝の意を表します。

また私がブースにいた間には、「HPを見た」「noteを見た!」「あなたが小山さんなのね!」とおっしゃってくださった方もおり、感激しました。
みなさんに弊社を知っていただき、そして身近に感じていただき、”生産現場で困ったらイシダテック!” と思い浮かべていただけるように情報発信を続けて参ります!

▶HP


▶Redmineセミナーに登壇します!

2022/07/07 15:00~16:00 Zoomを利用してのオンライン開催です。
詳細はファーエンドテクノロジー株式会社さまのHPをご覧ください。

▶登壇のきっかけとなったnote記事はこちら!

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