キユーピー

食品工場の原料検査では、変色・変形・異物混入など無限に存在する不良パターンをすべて学習させることは困難だった。従来の画像検査装置では不良品のパターンを定義する方式のため、未知の不良品を見逃すリスクがあった。

発想を逆転し、AIに「良品のパターン」を学習させる方式を採用。良品以外をすべて不良として検出する仕組みにより、未知の不良パターンにも対応可能に。2018年からベビーフードの冷凍原料検査に導入し、2019年にはグループ企業デリア食品のニンジン検査工程にも展開。

「不良品を学習する」のではなく「良品を学習する」という逆転の発想がブレークスルーを生んだ。AIの活用では、問題の定義の仕方が成果を大きく左右する。