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AIで異常検知！ 取り入れるメリットや成功事例を解説
人的コストの削減やヒューマンエラーの抑制を期待して、AIによる異常検知の導入を検討している方は多いのではないでしょうか。AIは蓄積したデータを基に異常検知を行います。
ここでは、AIによる異常検知の特徴や導入のメリット、成功事例などについて詳しくご紹介します。
AIで異常検知ができるのか
人による異常検知とは、主に目視などによって製品や設備などの異常を発見することです。一方、AIによる異常検知は正常な製品や設備のデータを読み込ませることで、その差異から異常を検知します。人の目視に頼る場合、どうしても経験の差やコンディションなどによって検知の精度に差が生じます。AIを用いれば、安定して一定のレベルでの異常検知が可能です。
AIによる異常検知はすでに実用化されており、クレジットカードの不正を暴くことをはじめとして、さまざまな分野で活用されています。
AIによる異常検知の仕組み
AIによる異常検知には、変化点検出、異常部位検出、外れ値検出があります。それぞれの特徴と仕組みについて詳しく見ていきましょう。
変化点検出
「変化点検出」とは、データの構造や性質などが急激に変化する部分を検出することです。例えば、Webサイトへのアクセスが急激に増加した場合、その境目を検知します。変化点を検出できれば、変化の要因を探るきっかけになります。
異常部位検出
「異常部位検知」とは、普段とは明らかに異なる動きを検出することです。例えば、不正行為や不審行為などを検知できます。多くの人が一定のリズムの心拍である中で、緊張や恐怖、病気などで心拍が大きく変化した人を検知したいときにも役立ちます。
外れ値検出
「外れ値検出」とは、データを記録した際の人為的ミスをはじめとする全体的なデータから大きく外れているデータを検出することです。膨大なデータの中から外れ値が大きいデータを目視で確認することは非常に時間がかかります。AIを用いれば人的コストを削減できるだけでなく、蓄積されたデータを基に検出を行うため、使えば使うほど精度が向上します。
AIによる異常検知のメリット
異常検知は目視でも行えますが、AIによる異常検知を導入することには大きな意味があります。AIによる異常検知のメリットについて詳しく見ていきましょう。
人的ミスの防止
目視による異常検知では、経験や技術による精度の差が生じます。また、人的ミスによって異常検知ができないケースもあります。AIによる異常検知を導入することでヒューマンエラーを減らし、トラブルのリスクを抑えることが可能です。
人件費の削減
AIによる異常検知によって、検査員の数を減らすことができれば人件費を抑えられます。また、豊富な経験を持つ検査員のニーズも減少し、採用の手間やコストも削減できます。さらには検査員の教育コストも削減できるでしょう。
全数検査が可能
全数検査とは、全ての製品を検査することです。全ての製品を検査すれば、不良品や異常品が流通するリスクを抑えられます。しかし、全数検査には多大な時間とコストがかかるため、実現は容易ではありません。AIによる異常検知であれば、人が対応するよりも一定的なクオリティで、コストを抑えたスクリーニングが可能です。
AI異常検知導入の成功事例
AIによる異常検知は、さまざまな企業が導入しています。AIによる異常検知の成功事例をご紹介します。
製品の異常検知
某食品会社では、ポテトの選別作業にAIを導入し、不良品の検知の精度を高めています。これにより、不良品の発生リスクを抑えつつ、異常検知のコストを削減することに成功しました。
生産設備の異常検知
某ビール製造会社では、缶充填ラインにAIによる異常検知システムを導入し、缶充填ラインにおけるトラブルの抑制に成功しています。膨大なセンサー情報から異常検知し、それぞれの関係性から変化を察知する仕組みとなっています。
障害物の異常検知
日本のスタートアップ企業では、自動車のダッシュボードに取り付ける運転支援デバイスにAIによる異常検知システムを提供しています。歩行者や自転車、自動車、車線などを認識し、危険を察知すると音声で知らせます。これにより、事故の発生の抑制が期待できます。
AIによる異常検知にはさまざまなメリットがあります。AIによる異常検知を活用することで、人的・時間的コストを削減できます。ぜひ導入を検討してみてはいかがでしょうか。
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