「異常検知AIカオスマップ」が公開

そもそも異常検知AIとは大量のデータのうち、大多数のデータと異なる値を検出するAI技術。工場で出荷する製品に不良品が紛れていないかを経験者の目視検査の計測値や製品画像の特徴を機械に学習させて自動化する外観検査の事例などがあげられる。

製造業だけでなくクレジットカードの不正チェックなどのセキュリティ強化、防犯カメラ映像の自動解析、ドローンが撮影した画像から送電線の異常を検出するなど異常検知AIは様々な分野で活用され始めているという。

これまで同社では、異常検知AI導入を検討している企業に向け、製造業向けのAIソリューション導入事例をまとめた「製造業向けAIソリューション事例ガイド」などのeBookを提供してきた。今回の異常検知AIカオスマップも各社の公開情報を基にAIsmileyが独自の主点で取りまとめたもので、国内で利用可能な異常検知AIサービスのうち、主要なものを6分野に分類し、70種類のサービスを一覧化し、マッピングを行った。

このカオスマップでは、ユーザー視点に着目し、導入の目的や課題から異常検知AIを探せるように「画像」「時系列データ」の2つに大別した。さらに「画像」では、食品や素材の傷をチェックする目視検査などを自動化する「外観検査」、CTやMRIなどの医療画像から腫瘍などを検出する「医療診断」、ドローンが撮影した画像をAIが診断する「設備点検」と3つに分類。「時系列データ」は「センサーデータ」を分析するAI、機械音や電話などの音声を解析する「異音検知」、「監視カメラ」の映像の異常を検知するAIの3つに分かれる。