導入事例

Introduction Case
「人にはもっと人らしい仕事を」そんな理念を支える
NVIDIA DGX Station
武蔵精密工業様
AI/ディープラーニングの活用が企業の成長のカギを握るといわれる中、実際に取り組むとなると二の足を踏んでしまう企業も少なくない。ここでは、製造現場における要員比率の4割を占めていた搬送工程と検査工程にAIを導入した武蔵精密工業の事例を紹介。
この成功事例が、AI/ディープラーニングを推進したい企業の強い後押しになることだろう。

武蔵精密工業は、愛知県豊橋市に本社2018 年 1 月、武蔵精密工業は社内にを置く自動車部品メーカーだ。ホンダやAI プロジェクトを立ち上げた。当初のメスズキ、アウディ、BMW など、さまざンバーはわずか3 名であったが、まず彼らまな自動車メーカーに部品を供給していが目を付けたのは「製造現場の要員比率」

る。国内だけでなくグローバルに事業をである。一般に部品の製造では、搬送→展開しており、生産拠点や販売拠点は世加工→検査という工程を経て出荷される。

界 14 カ国、35 拠点を有している。創業この要員比率は搬送が 2 割、加工が 6 割、80 年を超える同社は、常に独創的なもの検査が 2 割となるが、彼らは搬送と検査づくりに取り組み続けてきた。現在は AIの計 4 割に注目したという。なぜ搬送と事業で大きな成果を挙げており、いまや検査なのだろうか……? Musashi AI の村Musashi AI 株式会社を設立し、ものづく田宗太氏はこう語った。

右のタイヤに適正な回転差をつけて配分り× AI によるノウハウを社外に提供する「中央の 6 割がいわゆる判断力や知見をするデファレンシャルアッセンブリィのまでに至った。そうした独創的な取り組活かした加工プロセスに従事している一構成部品）の不良品識別に絞って、AI 技み、そして新たな価値創造の背景には「人方で、搬送と検査の 2 割ずつは、長時間術の開発に取り組んだ。にはもっと人らしい仕事を」という同社のの繰り返し作業のうえ、なかなか付加価画像を認識する AI の開発は、大きく 3理念がある。

値を生み出しにくい工程で、ずっと単純つのステップに分かれる。まずは教師デー作業に従事していることになります」（村タの用意だ。この場合、ベベルギヤの画田氏）

像を数多く撮影し、その画像を良品と不製造現場の搬送と検査に着目
そこに価値創造のヒントがあった
自動車部品の製造を長年にわたって行ってきた武蔵精密工業は、その品質の高さに定評があり、多くの自動車メーカーが同社の部品を採用している。そんな同

そこで、まず最後の 2 割に当たる検査工程にフォーカスしたという。

検査工程でAIを活用して不良品検出率100%を達成

搬送と検査の要因比率がそれぞれ2割良品に分けてタグを付ける。この作業をアノテーションと呼ぶが、武蔵精密工業
における AI 技術の強みのひとつは、このアノテーションにあると村田氏は語る。
「クラウドワーカーなどを使ってアノ社の製造現場における課題は「少子高齢そもそも村田氏は、以前から画像処理テーションを行うサービスもありますが、化による労働力不足の解消」「人に依存すを用いた検査機の開発を行っていたが、ギヤが良品か不良品かなどの判断は専門る品質維持からの脱却」「ものづくりの最検査基準が明確に定められていないこと的な知識がないと難しいものです。弊社適化による働き方改革」の 3 つだという。

が多い外観検査工程に対しては、AI 技術は実際にギヤなどの自動車部品を検査しまた、これらの課題の解決を通して、社なしで良品と不良品を識別することは非ていたプロの検査員がアノテーション業会に貢献したいというのが武蔵精密工業

常に難しかったという。そこでベベルギ務を行っています。お客様に対しても、の思いでもある。

ヤ（エンジントルクを入力軸から受け、左部品の傷やその影響などの知見や経験を持ってお話ができることは、我々の大きだったという。しかし、自動車の重要なな強みです」（村田氏）

部品において不良品が混ざることは許さ

次に、その教師データを元に AI の学習れない。AI 検査機の実装において調整を（トレーニング）を行う。ここで用いられ重ねたことで、いまや AI 外観検査機の不るのがディープラーニングと呼ばれる手良品検出率は 100％、過検出は 5％と、法だが、その学習には数多くの演算を繰非常に高い精度を実現した。識別にかかり返す必要がある。武蔵精密工業の AI プるサイクルタイムも、熟練した検査員とロジェクトでは、当初、NVIDIA のコン同等以上となる。

シューマー向け GPU である「GeForce」をさらに、これまで熟練した検査員が目搭載したゲーミングPCでAIの学習を行っ視で検査していた作業が、AI 外観検査機ていたが、その後、AI を独立した事業との導入によって削減され、検査員がよりして本格的に進めることになり、2018経験や知見が求められる創造的な仕事に

年 10 月、NVIDIA の 高 性 能 AI ワ ー ク ス就くことができるようになった。まさにテーション「DGX Station」を導入。この「人にはもっと人らしい仕事を」という理「DGX Station」には高 度な GPU である念が形になった、同社が本当に目指してTesla V100 が 4 基搭載されており、同社いる成果といえるだろう。のAI 学習は大きく加速されたという。
「今、弊社では 5 名以上のエンジニアが常に AI 学習で『DGX Station』を使用し初期セットアップ不要のGPU搭載「Neural Cube」ています。4 つの GPU をそれぞれの学習

こうした結果を受けて武蔵精密工業で分けて使ったり、Docker を利用してでは、AI 研究を同社の 1 プロジェクトか学習環境をコンテナ化したりすることで、ら独立した事業として分社化することをエンジニア間で共有しながら進められ、決定。2019 年 4 月にイスラエルの SixAI

非常に使いやすいです」（村田氏）

Ltd. 社と合弁で Musashi AI 株式会社を設最後のステップは推論（インファレンベベルギヤ立することを発表した。

AI学習を強力に支える「DGX Station」

ス）と呼ばれ、学習が完了した AI を用い

Musashi AI ではこれまでのプロジェクて実際の画像を識別するものだ。いわゆトで培ってきた AI 実装ノウハウを活かし、ことが、「Neural Cube」誕生のきっかけ

るPoC（実証実験）では、AI の学習が完了最初に挙げた３つの社会課題の解決に貢になったという。

し、机上の推論に成功したらそれで完了献することを目指すという。2019 年 11「
『Jetson TX2』は 開 発 用 キ ッ ト な のというものが多いが、武蔵精密工業の AI

月には外観検査向けのコンパクトな AI

で、買ってきた状態では必要なフレームプロジェクトでは、その学習済み AI を組ボックス「Neural Cube」の販売を開始しワークが一切入っていません。だから、み込んだ AI 検査機を製作し、実際の工場た。同製品は NVIDIA のエッジ AI 向け組Jetpack や AI 関連フレームワーク、カメの生産現場に実装するところまで行われ、み込み製品「Jetson TX2」を搭載。AI の開ラなどを使うのに必要な SDK などを自力大きな成果を上げている。

発・実装に必要な CUDA や TensorFlow なでセットアップする必要があります。こ

今回のベベルギヤの場合も不良発生率

どのフレームワークがすべてインストーうした作業を行うには、それなりの知識は 0.002％で、5 万個に 1 つという割合ルされており、 電 源を入れたらすぐにや経験値がいるので、多少知見がある人

Python を使った AI 開発に取りかかれるこ

でも 2 週間くらいはかかってしまいます。とが特徴だ。

最初のスタートラインに立つまでが大変

また、制御盤にワンタッチで取り付けなのです。そこで、そうした環境がすべられるように設計されているほか、AC 電て整い、カメラもプラグ＆プレイですぐ源だけでなく、DC24V でも動作するなど、に使える製品として『Neural Cube』を開製造業の現場での使用に配慮されている。

発しました」（村田氏）

イーサネットや USB 3.0 など多くのイン「Neural Cube」にはすでに多くの引きターフェイスポートを備えていることも合いがあり、すぐに AI の開発に取りかか魅力といえる。

れるということで、導入先から高い評価

実は、AI 外観検査機の開発時に村田氏
Musashi AI株式会社 代表 村田宗太氏らが「Jetson TX2」の環境構築で苦心したを得ているとのことだ。
いまや Musashi AI は、これまで培った製造現場での AI 実装ノウハウを武器に、るだろう。

さまざまな業種の製造現場で使える AI のちなみに、工場内での自動搬送装置開発と導入を行っている。AI による判別と し て は、AGV（Automated Guidedが可能かどうか机上のシミュレーションVehicle）と呼ばれる装置が主流であったで評価を行う PoC フェーズから、簡易装が、こちらは工場内に引かれたラインを置での検証フェーズ、実際の工場の生産元にガイド走行するというものだ。特にラインへ導入する AI 外観検査機の設計・多品種少量の生産現場では、よりレイア開発・据え付けといった量産設備フェーズ

ウト変更に柔軟に対応できる SDV の方まで、ワンストップで開発できることもに優 位 性がある。Musashi AI が開 発 中

同社の強みである。の SDV は、天井に設置したカメラの映像搬送の自動化を通じて製造現場に「人間らしい仕事」をもたらす
Musashi AI の次の挑戦は、製造工程を元に、中央管理システムがそれぞれのSDV の一括制御を行うシステムとなる。
SDV1 台 1 台のコストを抑えられることが特徴だ。の最初となる搬送の自動化である。前

この SDV には「Jetson TX2」が搭載さ述したように、この工程にも要員の 2 割れ、こうした搬送における自動化においが割かれているが、同社では SDV（Selfて も、NVIDIA の GPU を 活 用 し た AI はDriving Vehicle）と呼ばれる自動運転搬必須となる。NVIDIA との強力なタッグ送装置を開発することで、やはり搬送にをベースに、今後も武蔵精密工業および関わる人員をほかの有用な業務に割り当Musashi AI は人を単純作業から解放しててることを目指している。また、人がケいき、新たな価値の創造をもたらすことガをするリスクから遠ざけることもできだろう。

NVIDIA のAI/ ディープラーニングについて詳しい情報はhttps://www.nvidia.com/ja-jp/deeplearning-ai/AT A GLANCE
ユーザプロフィール
組織名：武蔵精密工業株式会社
業界：輸送用機械器具の製造および販売
本社所在地：〒441-8560
愛知県豊橋市植田町字大膳39-5
設立：1938年4月
資本金：53億2,617万7,250円（2019年4月現在）
導入ソリューション
NVIDIA DGX Station
NVIDIA Jetson TX2
概要
1938年4月に創業し、創業80周年を迎えた武蔵精密工業株式会社は、老舗の自動車部品メーカーとして、独創的なものづくりを推し進めてきた。売上高2,559億円、従業員1万6,839人。
「人にはもっと人らしい仕事を」という理念の元、近年ではAI技術の導入による人員の有効活用を積極的に推進している。2019年7月には AIプロジェクトを分社化し、イスラエルのSixAI Ltd.社との合弁会社、
Musashi AI株式会社を設立。
ものづくり×AIを通した社会課題の解決を目指している。

ベベルギヤの不良品識別をAI技術によって行う

Neural Cube

Jetson TX2© 2020 NVIDIA Corporation. All rights reserved. NVIDIA、NVIDIA のロゴ、NVIDIA DGX Station、NVIDIA Jetson TX2は、米 国 およびその 他 の 国 における NVIDIA
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