令和5年度秋期 データベーススペシャリスト 午前Ⅰ 問28

AI活用目的を見極める視点

スマートファクトリーでAIの導入意図を考えるときは、現場の課題と得たい効果のつながりに注目し、技術名や印象だけで判断せず、業務上の目的を一つの軸で整理しましょう。

この問題で問われていること

選択肢を読む際は、AIが担う役割そのものよりも、工場のどの業務上の課題を改善し、どのような価値につなげようとしている説明なのかという目的の対応関係に集中してください。

視点

導入目的を考えるときは、現場で起きている課題、AIを使う対象、期待する業務上の変化を切り分け、それらが同じ方向を向いているかを整理します。

確認ポイント

• 対象となる現場課題と、期待される改善の関係を確認する
• AIの利用場面と、業務上の目的が混同されていないかを見る
• 説明が技術の印象ではなく、実際の価値に結び付いているか考える

正解

イ

解説

AIを用いたマシンビジョンは、カメラなどで撮影した製造現場の画像を解析し、人が行っていた外観確認や異常判定を自動化するために利用されます。したがって、目視検査の自動化と検査効率の向上を述べたイが適切です。

理由

スマートファクトリーのマシンビジョンは、カメラで製品や製造工程を撮影し、画像処理やAIによって傷、欠陥、異常などを判定します。従来の人間による目視検査を自動化し、検査の効率化や品質の安定化につなげることが主な目的です。

比較

VRゴーグルによる作業手順の表示は作業支援、入出荷データによる生産数の最適化は需要予測・生産計画、設計変更の伝達は設計情報の管理に関するものです。いずれもAIやデジタル技術の活用例ですが、画像を解析して検査するマシンビジョンの目的とは異なります。

選択肢ア

これは不正解だよ。VRゴーグルに作業プロセスを表示する内容は、作業者への手順提示や作業支援に当たります。作業効率の向上には関係しますが、カメラで取得した画像をAIで解析して製品や工程を検査するマシンビジョンの目的を説明したものではありません。

選択肢イ（正解）

これは正解だよ。AIを用いたマシンビジョンは、カメラなどで撮影した製品や工程の画像を解析し、従来は人が行っていた外観検査や異常判定を自動化します。その結果、検査効率の向上や判定品質の安定化を実現できます。

選択肢ウ

これは不正解だよ。クラウドに蓄積した入出荷データを機械学習し、需要予測や生産数の最適化を行う内容は、データ分析や生産計画に関するAI活用です。画像や映像を解析して製造物を検査するマシンビジョンの目的とは異なります。

選択肢エ

これは不正解だよ。設計変更内容をAIで吟味して製造現場へ伝達する内容は、設計情報の確認や変更管理を扱う仕組みです。製造現場の画像を取得し、製品の状態や欠陥を自動判定するマシンビジョンの説明には当たりません。

学習のポイント

マシンビジョンの画像認識による検査自動化と、他のAI活用技術との違いを理解する。