拓海先生、最近、金型設計の現場でAIが検査をやるという話を聞きましたが、うちの現場でも本当に使えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば導入可否が見えてきますよ。要点は三つで考えましょう。
三つですか。性能、現場適応性、投資対効果ということでしょうか。それぞれどう見るべきか教えてください。
まず性能は、AIが測る精度が人と同等かそれ以上かを見ます。次に現場適応性は既存のCADとどれだけ仲良くできるかです。最後に投資対効果は工数削減で回収できるかです。
うちの設計担当はCADに慣れてますが、AIは未知数です。現場での操作負担が増えるようなら反対されそうです。
その懸念は自然です。今回の研究はAIモジュールとCADを”ジグザグ”にやり取りさせる方式で、設計者の介入を最小化している点が特徴なんですよ。
ジグザグというと何だか複雑そうですけど、これって要するにAIが人の判断を代わりにやって、CADがその指示を実行するということ？
その理解で合っていますよ。詳しく言えば、3D CADデータを2D画像に変換してAIが解析し、その解析結果をCADに戻して自動操作を行う繰り返しです。人の介入はワンクリックで済むモデルです。
ワンクリックで済むなら現場負担は減りますね。ただ精度が心配です。測定誤差が大きかったら意味がないと思うのですが。
本研究では平均で長さ測定誤差が約2.4%に収まっており、国際規格の許容範囲に近い水準です。さらに検査時間は専門家の約五分の一に短縮されています。
訓練データが少なくても動くという点も聞きました。うちのような中小でも学習させられるものなのでしょうか。
はい、設計されたAIモジュールはデータ効率を重視しているため、少量のトリミング金型データでも実用に足る性能を示します。つまり導入コストを抑えられる可能性が高いです。
なるほど。最後に、導入を提案する際の要点を三つでいただけますか。会議で使いたいものでして。
結論ファーストで行きましょう。要点は、(1) 現場負荷はワンクリックで低減できること、(2) 精度は実用水準で短時間化が可能であること、(3) 少量データでの適用が見込めるため初期投資を抑制できることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
よく分かりました。自分の言葉でまとめると、AIがCADと細かくやり取りして検査を自動化し、誤差は数パーセントで検査時間を五分の一にできる、だから投資対効果が見込めるということですね。
