第Ⅱ章 2021 年度ビジネス機器の技術動向

Ⅱ－１ ビジネス機器に関連した AI 活用事例紹介
本山 栄一 *、西原 雅宏*、杉本 勉*、坂津 務*

１．はじめにているテレワークに必要なドキュメントのデータ化

前回 2017 年の AI 関連の調査をした後の 2018 年以降の各社ホームページのニュースリリース記事を中を進めるため、これら技術への期待が一層高まっている。

心に調査を行い、いくつかの分類分けを行った（Fig.

本項では、ドキュメントをデータ化するための中核

1）。その中から、ビジネス機器や今後の開発に関連技術である OCR (Optical Character Recognition)技

しそうな記事を中心に紹介する。

術を AI の活用で進化させている「AI-OCR」と、デー

参考として調査結果を Fig. 1 に示したが、抽出しタ化したドキュメントの内容に応じて後処理を行う

たニュースリリースの数だけを表しているため、そのなどの「その他ドキュメント処理」について、各社ニ数が必ずしも各社の取り組みの多さや重要度などとュースリリース記事を基に調査を行った。

は一致していないこと、またニュースリリースとして発表していない AI 関連の商品や取り組みも存在する
ことをご承知おきいただきたい。

2.1. AI-OCR
キヤノン IT ソリューションズ（以下キヤノン ITS）
は、独自の画像処理技術・AI 技術と、Cogent Labs 社（以下コージェントラボ）の手書き文字認識 AI エン
ジン「Tegaki」を連携させたクラウド型 AI-OCR ソリューション「CaptureBrain」の提供を 2019 年 5 月より開始した。本ソリューションにより、スキャンした
紙帳票データをクラウド上で画像補正、帳票種別の分類、OCR 処理を行い、顧客がデータを確認して CSV 形
式でダウンロードすることができる。
キヤノンマーケティングジャパン（以下キヤノン MJ）とコージェントラボは、横浜銀行と共同で手書き AI-

Fig. 1

OCR ソリューションと RPA（ロボティック・プロセス・
オートメーション）を組み合わせたソリューションを

２．ドキュメント処理

構築し 2019 年 7 月から導入した。本ソリューション

ドキュメントから文字や画像情報を抽出してデー
タ化や分析を行うドキュメント処理において、AI を使うことによる文字読み取り精度の向上や非定型文書への対応、ドキュメントの分類・体系化の自動化な
どの技術の進歩が著しい。また、コロナ禍で推進され* 技術調査専門委員会委員- 1 -は、コージェントラボの「Tegaki」をキヤノン MJ の「イメージエントリーシステム」と連携したもので、年間約 24,000 件の紙文書を業務システムへ連携してデジタル化と自動化を実現し、約 40%の時間短縮を目

第Ⅱ章 2021 年度ビジネス機器の技術動向
指すとのことである。

AI を搭載した「SuperStream-NX AI-OCR（請求書）」

キヤノン MJ とキヤノン ITS は、「CaptureBrain」の提供を 2020 年 8 月より開始した。本ソリューショ

新バージョンの提供を 2020 年 10 月より開始した。新ンは、OCR に会計業務特化 AI を組み合わせ、請求書バージョンでは、OCR の読み取り精度向上のためマルの処理から会計システム連携までの業務プロセスを

チエンジンを搭載した。コージェントラボの「Tegaki」

自動化する。請求書情報の読み取りから仕訳データ、に加え、キヤノン ITS が開発した数字などの項目特化

支払伝票作成までをデジタル化・自動化し、請求書入型、活字、チェックボックスといった複数のエンジン

力業務の負担軽減と生産性向上を実現している。また、を備えている。さらに、キヤノン独自の画像補正エン各 Super Stream ユーザーが読み取った請求書をディジンによる高い OCR 認識精度に加え、新たにユーザー

ープラーニングで学習して読み取り精度を高め、フォ辞書機能を搭載し OCR 結果を自動補正する後処理のーマットを問わずさまざまな請求書の情報読み取り機能も強化した。

に対応することができる。また、AI 活用により、読み

キヤノン ITS は、サイボウズ社の業務改善プラット

取った請求書情報から勘定科目を推論することが可

フォーム「kintone」と連携した「CaptureBrain」の更能で、仕訳データを自動作成し会計システムとスピーなる新バージョンを 2021 年 10 月より提供を開始しディーに連携することが可能とのことである。

た。新バージョンの「CaptureBrain V2.1」では、OCR

スーパーストリーム社は、より進化した「Super

結果をシステムへ連携させる負荷を軽減するため、サStream-NX AI-OCR（請求書明細）」の提供を 2021 年

イボウズ社の「kintone」との連携機能を実装した。

6 月より開始した。本ソリューションでは、住所・請

キヤノン ITS が「kintone」連携用のマッピングツー

求書番号・支払日・請求金額のほか、明細に複数行にルを無償提供し、「CaptureBrain」による OCR 読み取

渡って記載されている製品名、数量、単価、金額など

り結果をノンプログラミングで「kintone」へ連携しの情報も解析可能である。仕訳データ自動作成では、作業時間短縮と業務プロセス効率化を実現している。

読み取った請求書情報から勘定科目を推論、複数の勘

キヤノン MJ は、BPO サービス「AI OCR×データ入力

定科目・部門に振替えた仕訳データを作成して会計シサービス」の提供を 2021 年 11 月より開始した。中ステムに連携させる。特殊な仕訳ルールでも、個別の堅・中小企業では、OCR ソリューションの導入や構築設定ができるので仕訳精度は高いとのことである。

のコスト、IT 人材の不足が課題となっていたが、本サービスでは、顧客が請求書や納品書などの紙帳票を複東芝テックは、手書き文字の AI-OCR に強みを持つ合機でスキャンした PDF やスマートフォンで撮影しAI inside 社とのパートナー契約を締結した。これにたイメージデータをクラウド上にアップロードしてより、東芝テックの複合機「e-STUDIO シリーズ」から、おくだけで翌日には Excel や CSV など編集可能な電AI inside 社 が開発する AI-OCR「DX Suite」へ直接

子データを受け取ることができ、データ入力サービス

スキャンデータをアップロードする連携アプリの提を比較的安価で受けることができる。キヤノン MJ の供を 2020 年 10 月より開始し、帳票の電子化から文字BPO センターでは、「CaptureBrain」を活用して電子の読み取りまで一連の業務自動化を実現するとのこ

データを作成し、オペレーターが確認作業を行っていとである。本連携アプリでは、帳票の電子化から AI-る。顧客が行っていたデータ確認作業をオペレーター

OCR 処理を行う一連の業務を、複合機のタッチパネルが行うことにより、短時間で高品質なデータを顧客に操作だけで実行することができる。従来は、複合機で提供することができるとのことである。

帳票の電子化をした後、「DX Suite」 の画面上から

キヤノン MJ グループにおいて、会計・人事システ

電子化した帳票をアップロードする必要があったが、ムを開発するスーパーストリーム社は、会計業務特化

複合機から直接アップロードすることで帳票電子化- 2 -第Ⅱ章 2021 年度ビジネス機器の技術動向
業務を効率化しているとのことである。

て解析し、複数の文書間の語句と語句との関係性を関連づけて専門知識を体系化する。膨大な専門文書を参NEC は、OCR に AI を活用した「NEC AI-OCR サービ

照し、知識や経験に基づいて実施する問い合わせ対応

ス」を、2019 年 3 月より提供開始した。従来型 OCR でや申請書作成業務など、専門的な業務を支援する。

は、新規の帳票を読み取る場合や、読み取る帳票の種

富士ゼロックスは、手書き帳票処理業務の自動化を

類を変更する場合、設定を都度作成する必要があった

AI で支援する「Smart Data Entry」の機能を強化、文が、「NEC AI-OCR サービス」では、NEC 独自の「イン字認識結果の確信度を利用した確認・訂正作業の効率

タラクティブ学習方式」により、従来通り帳票データ化、複数人による高精度なエントリー方式に対応し、を文字入力するだけで帳票書式をリアルタイムで機2019 年１月より提供を開始した。従来、データ入力作

械学習し、帳票内の文字データを自動で読み取ること業において高い精度を実現するには人の確認が必要

が可能となった。取り扱う帳票書式が多く OCR を導入であったが、機能強化した「Smart Data Entry」では、できていない企業や、帳票書式設定作業に不満がある

AI と人が協働する効率的な確認作業を実現した。具

企業の活用が期待でき、また、学習した帳票書式デー

体的には、OCR 処理後の認識結果に対して確信度を付

タはシステム全体で共有可能なため、複数作業者によ与する。確信度とは、読み取り精度とは別に手書き文る効率的な作業も可能である。本サービスで伝票処理

字の入力画像と認識結果との類似度を人の視覚の仕業務の効果検証を行ったところ、人がすべてデータ入組みを取り入れた独自の文字認識技術を用いてルー力した場合と比べ帳票入力作業時間を 75%効率化でル化したものである。その確信度を独自の仕組みによきたとのことである。

り高中低に分類し、入力作業が不要な場合は高、1 人の入力作業が必要な場合は中、OCR 結果にとらわれず

富士ゼロックス（現社名：富士フイルムビジネスイ

2 人の入力作業が必要な場合は低を AI が判定する。

ノベーション）は 2018 年 5 月、同社の掲げる価値提これにより、確認が必要なもののみ作業をすることが供戦略「Smart Work Innovation」を具現化するサー可能となり、全体の作業工数が削減できるとのことでビスとして、独自の「Document AI」技術を活用したある。

3 つのサービスを提供すると発表した。

富士フイルムビジネスイノベーションは、データ入①高精度データエントリーサービス

力に伴う人の作業を効率化する新しいクラウドサー

活字や手書きの文字情報を読み取り、結果を「確信ビス「ApeosPlus desola Technology by AI inside」

度」と共に表示する。目視確認の必要性を振り分けるの提供を 2021 年 10 月に開始した。本サービスは、AI

業務プロセスを確立することで、大量の帳票データ処

inside 社と技術協力し、AI inside 社の高い読み取り

理を効率化し、人手によるミスを低減、後工程を含め精度を誇る AI-OCR 技術を採用している。現在の OCR

た業務全体の効率化・業務品質向上を支援する。

精度は大半が 100%に到達しないため、受発注業務な②図面情報抽出サービス

どの高いデータ変換精度が求められる業務では、OCR

図面上の文字情報を特定するレイアウト解析と文

結果の目視確認が必須になる。また、OCR 結果を各種

字認識技術により、場所指定などの前処理なしで候補

業務システムに登録するためには、人手を介してシス指定した文字列情報を効率的に抽出する。図面に記載

テムに登録するための形式にデータを加工する作業

された部品番号や技術標準番号と他の技術文書の照が発生する。本サービスでは、OCR 結果の目視確認前

合を行う検図業務などのプロセスを改善できる。

後の人手がかかっている作業を徹底的に自動化する③専門知識体系化サービス

ことで、データ入力業務全体の効率化を実現する。こ

文書中の語句を独自の自然言語処理技術を活用し- 3 -れまで人手を介して行っていた OCR 後のデータ加工

第Ⅱ章 2021 年度ビジネス機器の技術動向
処理（正規化、読み替え、計算など）を自動化するこ

美しく印刷することができる（講演会報告参照）。

とで、文書の読み取りから各種業務システムへの登録まで、データ入力業務全体を効率化しているとのことである。

シャープは、デジタルフルカラー複合機 12 機種をそろえた「BP シリーズ」を 2022 年 2 月より発売を開始した。本シリーズは、リモートワークの普及に対応

コニカミノルタは、オフィスアウトソーシングサー

し、クラウドとの連携機能を強化しており、データ共

ビス「Robotics BPO for Smart Work」の販売を 2018

有に欠かせないスキャン機能も進化している。新搭載

年 3 月より開始した。
「Robotics BPO for Smart Work」の AI を活用することで、スキャンした原稿の色調なは、オフィスにおける伝票や紙書類をスキャンしてクどを判定し、細かな設定操作をすることなく、自動でラウドサービスへ送信することで、データ入力を RPA

最適なモードを設定することができる。色数が少ないが行うクラウド型アウトソーシングサービスである。

原稿は、フルカラーではなく、少数色モードでスキャ

本サービスでは、顧客が複合機やスキャナ端末を使用

ンすることにより、データ容量を抑えてファイル化でして紙伝票を電子化、電子化された帳票データは、クきる。また、不定形サイズの原稿をスキャンする際にラウド上で AI を活用した OCR 読み取りエンジンが文は、自動で原稿の大きさを検知し、傾きも自動で補正

字認識を行った上、コニカミノルタのサービスセンタ

する。原稿の色味やサイズ、向きなどを気にせず、細ー内で人による最終確認を行う。その後、データはロ

かい設定操作なしに、最適なモードで簡単にスキャン

ボティクスにより、業務システムへ自動入力される。

することができるとのことである。

コニカミノルタが行った実証実験では、請求処理の工数を 84%削減でき、工数をより付加価値の高いクリエ

３．印刷処理・検品

イティブな業務にシフトすることで、新しい働き方へ

印刷ワークフロープロセスにおいても AI を活用し、の改革を促進し、事業成長に貢献する生産性の高いオ

自動化促進、生産効率の向上、生産コスト削減、収益

フィス環境を実現できるとのことである。

性の向上、印刷品質の向上の達成に貢献している。印
刷会社のワークフロー業務効率アップ、非接触でセキュリティー性の高い印刷環境の構築、校正業務の省力

2.2. その他ドキュメント処理
京セラドキュメントソリューションズは、A3 複合機化、レイアウト自動化、印刷不良検出の自動化、画像

新 製 品 と し て 、 AI 機 能 を 搭 載 し た カ ラ ー 複 合 機

補正による印刷品質向上などで AI の活用例がみられ「TASKalfa7054ci/6054ci/5054ci/ 4054ci」、モノクる。

ロ複合機 「TASKalfa7004i /6004i/5004i」の合計 7

3.1. 印刷処理

モデルを 2021 年 9 月に発売した。本製品群に搭載さコダックは、製造業界向けの革新的な AI ソリュー

れた AI を活用した新しい機能として「手書き強調ス

ションを提供する PerfectPattern GmbH 社と、新たにキャン」がある。手書きで書き込まれた原稿をスキャ契約を締結し、「sPrint One」ソフトウェアのソース

ンする際に文字が薄いなど読みにくい場合、手書き以

コードのライセンスを取得したと 2020 年 9 月に発表

外の元画像はそのままで、手書きの場所だけ強調させした。「KODAK PRINERGY On Demand ワークフロー」でて読みやすくする。また、資料に書き込んだ手書き文使用されている「sPrint One」を開発できるようにな

字や線などを白で上書きして見えないようにするこる。KODAK PRINERGY On Demand ビジネスソリューシともできる。更に、AI チップの搭載により、解像度のョンは、同社の AI をベースとした包括的なソフトウ

低い写真やロゴなどが張り付けてある資料を印刷すェアソリューションで、クラウド環境で運用できるリる際、元の解像度よりも高い解像度に変換し、画像をモートワーク対応のワークフローソリューションで- 4 -第Ⅱ章 2021 年度ビジネス機器の技術動向ある。オペレーターは、24 時間 365 日いつでもどこを行うことができる。

からでも「PRINERGY」にアクセス可能で、ジョブデー

・原稿比較：Excel などで作成した栄養成分表示など

タは「Microsoft Azure」によって常に保護されていの原稿とデザイン案を比較して、AI が差異を判定し、るため、BCP（Business Continuity Plan）対応を含

その個所を表示する。

め、災害時のバックアップ運用も安心できる。
「KODAK・レギュレーション審査：表記・表現などのルールや

PRINERGY On Demand ワークフロー」に搭載された自約款などに記載されている注意文言（ガード文言）な動化機能ルールベース オートメーションは、人的ミ

どを AI が学習し、問題のある箇所を判定する。

スの削減とリスクの最小化に貢献する。手作業による

大日本印刷は、エー・アンド・ユー社および株式会

オペレーターの負担を大幅に削減し、業務の精度と効社新建築社と共同で、雑誌の原稿となる画像とテキス率を大幅に高める。頻度の高いルーチン業務を簡単にトを入力すると、その内容や雑誌の持つブランドイメ

自動化できるため、オペレーターのスキルをより高度ージにあった誌面レイアウトを、AI を活用して自動な作業に集中させることが可能となる。印刷会社のワ生成する技術を開発したと 2019 年 7 月に発表した。

ークフロープロセスの自動化の促進、生産効率の向上、雑誌の特長に合ったレイアウトを自動生成し、創造的生産コストや材料費の削減、収益性の向上の達成に寄な編集制作と業務の効率化を実現するために、過去与する。

15 年分の誌面データを AI に学習させることで、その雑誌らしさをスコア化するモデルを開発した。このモエプソンはパナソニック システムソリューション

デルを活用し、テキストと画像のデータを入力するこズ ジャパン社と連携し、顔認証機能付きの印刷シスとで、雑誌のブランドイメージに合った誌面レイアウ

テムを構築したと 2021 年 4 月に発表した。ニューノ

トが自動的に提示されるようになる。提示されたレイ

ーマルな時代において、オフィスの分散化が進み、加アウトを参考に、編集者、カメラマン、ライターなど

えて安心・安全な環境で働きたいというニーズが増えが活発な議論を行うことで、より新しいアイデアが引ているが、さまざまな場所からの印刷ニーズに対応し、き出され、誌面の質の向上につながるといった効果がプリンターに触れることなく顔認証で印刷が可能と期待できる。また、この技術によって、編集者が毎回なる安心・安全なオフィス空間を提供している。複合

レイアウトを一から検討して制作する必要がなくな

機の横に設置したタブレット端末に顔をかざし本人

り、業務効率の改善につながる。

認証を行うと印刷ができる。入退室管理と同様に顔認証登録を済ませた顧客は、複雑な設定をすることなく顔認証を利用した認証印刷が可能となる。

富士フイルムビジネスイノベーションは、プロダク
ション関連商品のブランドとして新たに「Revoria」
を立ち上げ、ハイエンドプロ市場向けのプロダクショ

大日本印刷は、SaaS（Software as a Service）型

ンカラープリンター「Revoria Press PC1120」を 2021の「DNP AI 審査サービス（校正・回覧業務）」の提供

年 7 月に発売した。
写真画像を AI が自動的に判断し、を 2021 年 2 月に開始した。紙やデジタルでの企業な

暗すぎる/明るすぎる、逆光、人物/青空の色味が悪い

どの各種発行物に関する校正・校閲や、契約書・申込など、それぞれに適した画像補正を行い美しく印刷す書などの審査などの業務負荷を、AI を活用して省力ることが可能であるとのことである。

化し企業の働き方改革を推進する。デジタル化したワークフローで進捗などを管理するため、テレワークの3.2. 検品

進展によって多くの人が複数の場所から作業を行う

HP は、
Indigo シリーズ 4 の印刷機
「HP Indigo 12000

場合でも、円滑に下記の校正・校閲や審査などの業務

デジタル印刷機」、「HP Indigo 15K デジタル印刷機」- 5 -第Ⅱ章 2021 年度ビジネス機器の技術動向に新機能「Automatic Alert Agent 2.0」を搭載した

家が 1 週間を要していた検証作業を約 1 日に大幅にと 2021 年 5 月に発表した。このインライン検査シス

短縮し、複数の不具合を見落とすことなく発見するこ

テムは、印刷されたすべての用紙をスキャンしてデジとに成功したとのことである。

タル見本データと比較し、印刷不良を自動的に識別す

さらに本技術を強化し、生産プロセスや生産計画のる。「Automatic Alert Agent 2.0」は自動的に印刷

事前評価に関する実証実験を実施した。多品種混流生

不良の用紙を回収し、人の手を煩わせることなく、ま産プロセスの評価を効率化し、1 週間かかる専門家のた生産を中断することなくリアルタイムで再印刷で評価が 1 日程度に短縮できると見込まれ、新規生産プ

きるようになった。さらにこのシステムは、高度な AI

ロセスの早期構築や既存生産プロセスでの迅速な生と機械学習のアルゴリズムを活用して精度と速度を産計画変更が可能になるとしている。

向上させ、印刷事業者に生産性と収益性をもたらすことが期待できる。

Microsoft Research 研究所は、ソフトウェアのバグを検出して修正することができる、ディープラーニン

４．開発検証・製造工程検査

グモデル「BugLab」を開発していることを 2021 年 12

製品開発において、熟練の専門家が様々な条件や状月に発表した。「BugLab」は、かくれんぼゲームを通態を想定したシミュレーションを繰り返して不具合

じて、ラベル付けされたデータを使用せずにバグを検の探索を行なっているが、まれにしか起こらない不具出して修正するように教えることができる。コードの合は発見に非常に時間がかかるという問題がある。そバグを見つけて修正するには、コードの構造を推論すの不具合の発見に AI が活用され始めている。

るだけでなく、ソフトウェア開発者がコードコメント

また、製造工程において、技能人材不足や生産効率

や変数名などに残すあいまいな自然言語のヒントをの向上を主な目的とした AI を活用した業務改革が進理解する必要があるとしている。見つけることが難しんでいる。産業用カメラの性能向上により、製造工程

いバグの検出と修正から開発者を解放することで、ソにおいて高い品質を確保するために、外観検査を人手

フトウェア開発のより重要な要素に取り組む時間をから AI に置き換える動きが活発化してきている。

費やすことができるようになることを目指しているとのことである。

4.1. 開発検証
NEC と産業技術総合研究所は、発生確率が極めて低

Sider 社は、ソースコードを監視してバグを通知す

いため設計段階で事前に発見が難しい不具合を、AIる「Sider Scan」の製品版を 2021 年 9 月に発売した。

が学習をしながらシミュレーションを繰り返して効

コピー＆ペーストなどで発生した類似したソースコ

率的に見つけ出す「希少事象発見技術」を開発したとード（重複コード）を解析する監視ツールで、人力で2018 年 5 月に発表した。複雑な条件の組合せでまれは把握が困難だった重複コードを AI（人工知能）が解に起こる不具合の探索を効率化し、製品設計段階で熟析し、バグが発生していないか自動で監視する。重複

練の専門家が費やしていた検証時間の大幅な短縮とコードの修正漏れなどでバグが発生すると、それを検

複数不具合の見落としリスクを軽減することができ知してユーザーに通知することができるとしている。

るとしている。
本技術を光学機器の設計検証に実際に適用したと

日立ソリューションズ社は、車載ソフトウェアの開ころ、発生確率が 1 億分の 1 程度とまれであるもの

発において、AI 技術を活用し、文書やソースコードかの、性能低下の原因となる「迷光」(入射光や散乱/反らプロジェクトの品質不良や工期遅延リスクを早期射により発生する不必要な光)について、熟練の専門

発見することで、手戻りの防止や業務効率向上を支援- 6 -第Ⅱ章 2021 年度ビジネス機器の技術動向する「プロジェクト状況可視化システム」を 2021 年

ス加工品といった立体物を対象に、全方位から撮影で10 月に販売開始した。自然言語処理 AI によるプロジ

きる 360 度検査が可能で、従来の検査機器よりも複雑

ェクト計画書や仕様書、設計書の品質分析結果や、ソな形状に対応することができ、不具合の判定は、独自

ースコードの不具合情報などの解析結果を組み合わ技術で開発した AI が高精度で行うことができるとのせ、プロジェクト全体の品質を診断し、スコアリングことである。

することができるとのことである。日々のレポートでは、スコアリングとともに、機能別や工程単位での品

Google は、製品に欠陥がないかを検査する新しい製

質や進捗状況、不具合発生の傾向、残存テスト項目な造業向けソリューション「Visual Inspection AI」のども可視化する。プロジェクト管理者は、メンバーが提供を 2021 年 6 月より開始した。これを利用するこ

リモートワークで分業するような状況においても、レとにより、AI の知識が無くても検査工程における欠ポートから常に最新の進捗状況を把握し、問題を早期

陥を AI によって識別することが可能となるとしていに発見するため、手戻りを防止できる。プロジェクト

る。

メンバーは日々、報告書の作成負荷を軽減できるとしている。

OKI は、映像 AI で製造現場の検査工程を省力化・自動化する「外観異常判定システム」に、Google の4.2. 製造工程検査「Visual Inspection AI」を組み合わせ、AI による

キヤノン ITS は、外観検査、非破壊検査に特化した学習モデルの自動生成機能、および生成されたモデル

AI 検査プラットフォーム「Visual Insight Station」

による自律型検査機能を追加したことを 2021 年 11 月の提供を 2021 年 9 月より開始した。AI を用いて高解に発表した。カメラで撮影した検査対象の部品・製品

像度カメラで撮像した物体表面の微小な欠陥を検出の高精細映像を AI エッジコンピューター「AE2100」

する外観検査や、CT 装置で撮像した物体内部の微小で映像解析することにより、リアルタイムで製品の外な欠陥を検出する非破壊検査を自動化することがで観異常を判定する。自動判定モデル作成機能を追加すきる。システム導入後にユーザー自身で AI の追加学ることで、AI の専門知識を持たない製造現場におい習やメンテナンス作業ができるため、AI モデルを進ても、容易かつ短期間で本システムを導入・運用する化させることが可能となり、検査対象の追加や検査環ことが可能となるとのことである。

境の変化にも対応することができるとしている。
またキヤノン ITS は、NVIDIA 社製「Jetson」を搭載

NEC ソリューションイノベータ社は、食品製造業のしたドイツ Baumer Optronic 社製、AI スマートカメ

検品作業などに向け、画像から AI 技術により良品/不ラ「AX シリーズ」を 2021 年 7 月に発売した。AI コア

良品を判定する「NEC AI・画像活用見える化サービスとグラフィックプロセッサが実装されている NVIDIA/生産管理・検査支援」を 2021 年 8 月より提供してい「Jetson Nano」または「Jetson Xavier NX モジュー

る。製造ライン上を流れる対象物に対して、AI 技術をル」により、AI ベースのシステムを柔軟かつ自由にプ

活用し画像分析を行うことで、カウント(個数/推定重ログラム可能となっているとのことである。

量)や、良品/不良品(2 級品)などの発生率などの見える化を実現するとしている。また、良品画像の学習の

HACARUS（ハカルス）社は、ロボットアームと照明付
きカメラに高性能 AI を組み合わせた外観検査システ

みで良品/不良品（2 級品）を検出・分類する機能も追加し提供を開始している。

ム「HACARUS Check（ハカルスチェック）」を 2022 年
3 月に発売した。従来検査が難しかった鋳造品やプレ- 7 -東京エレクトロンデバイス社は、AI 外観検査を低コ

第Ⅱ章 2021 年度ビジネス機器の技術動向
スト、短期間で実現し、企業の生産性向上を実現するの外部データから「在庫予測」「販売予測」「来場者

AI プラットフォーム「TAiVIS（タイビス）」を 2019予測」など、顧客の将来の需要を予測する。

年 6 月より提供している。ディープラーニングの識別

これにより、これまで担当者が経験や勘に頼ってい技術を生かし、カメラで撮影した検査対象物の画像のた属人的な将来予測を AI が自動化することで、業務特徴から良品・不良品の判定（推論）を自動で行うたが効率化され、中小小売業が直面する人手不足や生産め、個体差がある製品の検査や、汚れや色ムラを見る性の向上に貢献するとしている。

官能検査、過検知の判断など、これまで目視検査に頼っていた判定を自動化し、省人・省エネに貢献するこ富士フイルムビジネスイノベーションは、ウイングとができるとしている。また、複数の検査対象物を個

アーク 1st 社が提供する BI（ビジネスインテリジェ

別に推論処理（検査）する独自技術により、複数の製ンス）ツールを活用して構築した顧客情報統合データ品が流れてくるラインで検査が可能になり、システム

ベースを活用し、営業活動の生産性向上を図る「営業導入や運用のコストの削減と、検査効率を向上するこ

情報資産活用ソリューション」を 2019 年 4 月に提供とができるとのことである。

開始した。富士フイルムビジネスイノベーションは自社の営業生産性 20%向上を目指し、本ソリューション

５．データ活用・教育支援を導入し、その経験やノウハウを活用し、顧客の課題

5.1. データ活用

解決を支援するとしている。

AI を用いたデータ活用の一つとして「需要予測」がこのソリューションは、デジタル複合機やスマートある。需要予測により適切なサプライチェーンマネジ

フォンで読み込んだ名刺情報をクラウド名刺管理サ

メントを行うことにより、機会損失を抑えたり、コスービス「SkyDesk Cards R」に取り込み、SFA（Sales

トダウンを図ったりすることができる。

Force Automation）や基幹システムに蓄積、それら名
刺情報やその他の顧客情報、商談情報、販売状況、契コニカミノルタは、小売店が行う在庫管理や発注業

約内容、複合機やプリンターの利用・故障状況や仕入務、販促業務の効率化・高度化に向け、AI を活用した

れ商品、調査会社による分析など社内外の情報を独自

需要予測を提供するクラウドサービス「AIsee（アイに構築した「情報活用基盤」に集約・統合 DB 化する。

シー） powered by CJ-DMP」を 2021 年 8 月に発表しそして「Dr.Sum」、「Dr.Sum Connect」、「MotionBoard」、

た。

AI、RPA を活用することで、データおよびレポート形

ポイントとして、式の標準化・共通化をするとしている。

■POS などの販売データをアップロードするだけで、在庫/販売/来場者数の予測を出力

理想科学工業ではデータ分析プロジェクト「RABBIT■予測モデルがすべて構築済のため、専門スキル不要（Riso Analytics By Big data Technology）」を立で利用可能

ち上げ、修理ベストプラクティス、離反顧客検知、コ■複数店舗のデータや販促データ登録など、柔軟な運

ミュニケーションレポートの 3 つの実現のために AI用が可能を活用し、プリンターの顧客満足度を向上する取り組としている。

みを行っていると 2018 年に報道された。

機械学習やプログラミングなどの専門スキルがな
くても自社データを蓄積するだけで、予測モデルが自キヤノン ITS は、顧客の声をビジネスに生かすテキ

動的に構築できるとのことで、POS による購買データ

ス ト マ イ ニ ン グ 技 術 を 核 と し た VOC （ voice ofや顧客データ、商品データ、販促イベントと気象など

customer）分析ツールを開発し、キヤノン MJ のビジ- 8 -

第Ⅱ章 2021 年度ビジネス機器の技術動向
ネス機器の商品企画・開発業務において事業の一環と行う。

して運用を開始していると 2018 年 5 月に発表した。

さらに、教務・学生情報システムからデータを連携

たとえば、オフィス複合機やレーザープリンターなすることで、より多角的な分析とフィードバックが可

どのコールセンター問い合わせ履歴を本ツールで集能になる。例えば、学生は「優秀な学生と自分は日々計、分析することで、キヤノン製ビジネス機器の商品の取り組みにどのような違いがあるか」といった気づ企画・開発業務に活用しているとのことである。

きと把握につながるとしている。また教職員は、学習レコメンドによるアダプティブな指導や、進学・就職

5.2. 教育支援

先情報からの傾向の把握、ネガティブサイン（成績ダAI は教育支援の分野でも活用されている。

ウンや欠席状況）の早期発見・対策立案など、エビデ

キヤノン MJ とキヤノン ITS は、AI 技術を活用したンスに基づく「教育の質保証」「学修者本位の教育」

授業支援クラウドシステム「in Campus Scan」を 2018
年 6 月より提供開始している。本システムはテストやレポートなどの採点集計を自動化し、学習成果や成績処理の業務の効率化を実現することで教員の働き方改革を支援するとしている。
「in Campus Series」に授業支援システムとして「inCampus Scan」を追加することでラインアップを拡充している。これはディープラーニングを用いた AI 技術を活用して開発したもので、採点済みの手書きの英
数字を読み取り、学生情報のリストと照合させること
で採点結果を自動集計し、学習成果や成績処理の業務効率化を実現する。また、「in Campus Series」とキヤノンの複合機「imageRUNNER ADVANCE」との連携機能を追加し、採点結果の集計から学生・生徒へのテス
トやレポートの返却までの一連の工程を「in Campus
Series」上で実現することが可能になるとしている。
キヤノン ITS はジンジャーアップ社との協業を2021 年 12 月に開始すると発表した。本協業によりキ
ヤノン ITS では、学習支援システム内にある学習履歴の分析に必要な項目を抽出し、ジンジャーアップにより提供される LRS（Learning Record Store）に xAPI
（Experience API）形式で蓄積（インプット）を行う。
また、「in Campus シリーズ」の Web インタフェースなどを通じて、学生や教員に分析のレポートをフィードバック（アウトプット）するなど、開発・技術力を生かした環境構築を行う。一方、ジンジャーアップは、
LRS の構築とそれに必要なステートメント定義および蓄積されたデータの定型分析や個別分析の支援を- 9 -が実現できるとしている。

第Ⅱ章 2021 年度ビジネス機器の技術動向

禁 無 断 転 載2021 年度「ビジネス機器関連技術調査報告書」“Ⅱ－１”部
発行

2022 年 6 月
一般社団法人 ビジネス機械･情報システム産業協会（JBMIA）
技術委員会 技術調査専門委員会〒108-0073 東京都港区三田三丁目 4 番 10 号 リーラヒジリザカ 7 階
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