理想はAI育成の「DIY」

　画像認識を現場に導入する際に、上記3つのステップを踏むようにすることで、AI画像認識で何を目指すべきかのゴール設定と、それに向けて何を行うべきかが明確になります。結果として、AI画像認識の導入プロジェクトが頓挫したり、期待と実際とのギャップが大きくなったりといったリスクを抑えながら、AI画像認識のパワーを現場の業務効率化や生産性向上に生かす道筋を適切に描けるようになるのです。

　AI画像認識は、業務効率化や生産性向上のためのシステムを実現する要素技術です。その精度を高めるには前準備を入念に行う必要がありますし、前準備の段階からAI画像認識で改革・改善を図るべき業務領域を決めて、アプリケーションを正しく設計する必要があります。

　また、これらの作業の全てをベンダーに丸投げしてしまうのは、良策とはいえません。少なくとも、画像認識の“頭脳”を育成するところは、現場の業務のことを最もよく知るユーザーの方が自ら担うようにすることが大切です。AIは、育てることでどんどん力を増していく技術です。その特性を、現場の生産性向上や業務効率化にフルに生かしていくためには、現場で働く方々が、AIの頭脳の育成を自ら行うこと──つまりは、頭脳育成の「DIY（Do It Yourself）」を実践することが、最も合理的で、AIの能力アップの速力を上げる最良の方法と言えます。

　このように言うと、「現場の担当者には、AIやITの知識はない。AIの頭脳を育成するなんてできるわけがない」と思われるかもしれません。

　確かに、通常であればAIの頭脳の育成は専門家でなければ困難でしょう。ただし方法はあります。その方法の1つが、当社（パナソニック ソリューションテクノロジー）が提供しているAIプラットフォームを活用することです。

　当社では、前述した3ステップの最初のステップから、ベンダーとユーザーが一致協力して取り組みを進めることを提案しています。画像認識の可否評価やシステム化の条件評価、効果の評価までをコンサルティングして、お客さまが自力でAI画像認識の現場への適用を推進できるようなAIプラットフォームとサービスを一体化させて提供しているのです。次回は、そのソリューションの具体的な内容と、それによってどのようなことが可能になるかをご紹介します。