そもそもPLCから直接データ抽出できればいいのだが、ネットワークに接続されていない機器も存在していたため、物理的な接続は難しい。そのため、現場での情報入力の負担を軽減する最適なUXとして、カメラによる入力方法が検討された。方法は至ってシンプルで、PLCの画面をタブレットのカメラで撮影し、AI-OCR（AI光学文字認識）の機能でテキスト化、それらを自動的にデータベースに格納するといった仕組みだ。

　仕組み作りにはAI-OCRの検出精度をチューニングする作業が必要となり、そこで活用されたのが画像マーカーだ。いわゆるQRコードのようなもので、情報識別のためのID情報とともに、そのマーカーの3次元空間の位置やその向きまで計算できる。ロボットアームを正確に移動させる際やドローン撮影の精度を高める際などに使われている技術でもあり、ドローンでいえば「AprilTag」、ロボットの自動化などでは「ArUcoマーカー」と呼ばれるものがよく登場する。

　今回は、画面を読み取るためのPLCの横にAprilTagを貼り付け、どの工作機械のPCLなのかを特定可能にした。正確な位置情報から画面の読み取り精度を向上させることで、一度写真を撮るだけで30項目ほどの情報が一気にデジタル情報として記録できるようになったという。

　転記によるミスはなくなり、手作業で紙に記録する手間がなくなることで作業効率が大きく向上するなど、評価の声が寄せられている。「現場から総スカンを食うところでした。画像マーカーとAI-OCRのセットでここまで入力負担が減らせるとは思っていませんでした。とてもいい仕組みが実装できました」と導入担当者の声も弾む。

フィジカルAI領域、どこまで広がるか期待したい

　一昔前と比べ、AI-OCRの認識率は格段に向上しており、機械学習の効果も相まって情報入力の手間が大幅に削減できた事例も多く寄せられている。

　AI活用の場面は、製造現場にも広がりつつあり、フィジカルAIの領域が今ホットな話題となっていることはご存じの通りだろう。新たな工作機械の内部にはAI機能が搭載され、人手不足に悩む現場への展開も広がることは間違いない。AI-OCRによる今回の取り組みは、本質的な物理領域でのAIというわけではないが、より本格的なフィジカルAI事例についても取材してみたいところだ。

読めば会社で話したくなる！　ITこぼれ話

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