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あいち産業科学技術総合センター

研究報告 2022

研究論文

人工知能による段ボール強度の新たな推定方法
飯 田 恭 平 *1

New Attempt to Estimate the Compressive Strength of the Cardboard Box
using Artificial Intelligence
Kyohei IIDA *1
Industrial Research Center *1
本研究では、輸送包装分野における人工知能の活用の取組として、機械学習を用いた段ボール箱の圧縮
強 度 の 推 定 を 行 っ た 。 1150 種 類 の 段 ボ ー ル 箱 の デ ー タ を 人 工 知 能 に 学 習 さ せ て 正 確 度 及 び 精 度 の 評 価 を行った結果、既存推定方法のケリカット簡易式よりも人工知能の方が高い正確度及び精度が得られることを 確 認 し た 。 従 来 ケ リ カ ッ ト 簡 易 式 で は 推 定 す る こ と が 出 来 な か っ た 箱 形 式 0215、 0300 の 段 ボ ー ル 箱 についても、人工知能に学習をさせることで強度推定が可能になることを示した。一方、推定可能な段ボール箱の種類が増えると精度が低下する傾向がみられた。

1. はじめに2000 年代以降は第三次人工知能ブームと呼ばれている

1)。このブームは、大量のデータ(ビッグデータ)を用いることで人工知能自身が知識を獲得する「マシンラー

形式及び内側寸法の範囲を表 2 に示す。段ボール箱の内側寸法は以下の手順で無作為に選定した。
1. 長さ、幅、高さの組み合わせを表 2 の範囲の素数からそれぞれ無作為(重複可)に 100 種類選定。

ニング(機械学習)」が実用化され、次いで知識を定義す

2. 2000mm(流れ方向)×1500mm(幅方向)(AF 及び ABF)、る要素を人工知能が自ら習得する「ディープラーニング

1200mm(流れ方向)×1000mm(幅方向)(BF)の段ボー(深層学習、特徴表現学習)」が登場したことで起きたとルシートで作製できない寸法組み合わせを除外。

されている 1)。ブームが起きた結果、現在では多くの人

3. 残った組み合わせ(64~84 種類)から無作為(重複不可)

工知能や人工知能作成支援ツールが開発、販売されていに 40 種類(箱形式 0201)、20 種類(箱形式 0215)、15る。そこで、輸送包装分野において人工知能を活用する方法について模索することにした。

種類(箱形式 0300)の内側寸法を選定。
4. 1、2 の手順を段種、箱形式ごとで別々に行う。3 の人工知能活用の取り組みとして、機械学習を用いて段手順を段ボールシートの材質ごとで別々に行う。

ボール箱の圧縮強度を推定した。国内での圧縮強度推定

箱形式 0201 は 800 箱(AF:材質 12 種類、BF:材質 4 種方法の主流は、1951 年に Kellicutt らが提案した強度推類、ABF:材質 4 種類)、箱形式 0215 は 200 箱(AF:材質定式を SI 単位系に換算し、簡略化して作られた「ケリ10 種類)、箱形式 300 は 150 箱(AF:材質 10 種類)の合計カットの簡易式 2) 」である。この推定式は段の種類(以1150 種類の段ボール箱を作製した。

下、「段種」とする)、原紙強さ及び箱の周辺長から箱表1の圧縮強度を推定する方法であり、人工知能への置き換えが可能だと考えた。本研究では、市販の人工知能作成支援ツールを用いて人工知能を作成して段ボール箱の圧縮強度を推定したので、その結果について報告する。

2. 実験方法
2.1 段ボール箱の作製手順
マルチカッティングマシン((株)エスコグラフィック
ス製、KongsbergX22)を用いて段ボール箱を作製した。
段ボールの材質を表 1、作製した段ボール箱の段種、箱*1 産業技術センター

環境材料室

段ボールの材質

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表2

段ボール箱の段種、箱形式及び内側寸法範囲[mm]2.2 圧縮強度の測定方法

2.4 ケリカットの簡易式との比較方法

圧縮強度の測定は段ボール箱を 23℃/50%R.H.の環境

既存推定式であるケリカットの簡易式は箱形式 0201

下に 24 時間以上静置した後、箱圧縮試験機((株)島津製の段ボール箱の圧縮強度を推定する方法である。段ボー作所製、AG-10kNA)を用いて JIS Z 0212(方法 B)の試験

ル箱の箱形式は 0201 に限定して、ケリカットの簡易式方法で行った。と人工知能による推定の正確度及び精度を比較した。比2.3 人工知能の作成方法

較に用いた段ボール箱は材質を表 4 に示す 3 種類(AF の人工知能の作成は人工知能作成支援ツール(ソニーネッ トワ ー ク コミ ュ ニ ケ ーシ ョ ン ズ ( 株 )製 、 Prediction
One 、 https://predictionone.sony.biz/) を 用 い て 行 っ た 。
人工知能に学習させるデータは表 3 に示すケリカットのみ)に限定した 120 箱(寸法 40 種×3 種)と箱形式 0201 全
データ 800 箱(寸法 40 種×20 種)の 2 条件とした。
表4限定した段ボールの材質

簡易式で用いる物性値に近づけた特徴量 A とデータを細かく分けた特徴量 B の 2 条件とした。ケリカットの簡易式の詳細は図 1 に示す。
表3

学習させるデータ項目

2.5 人工知能の正確度及び精度の評価方法
人工知能は図 2 で示すように、収集したデータを無作為に並べて a~e に 5 等分し、一部のデータ(b~e)を使用して人工知能を作成し、残りのデータ(a)を用いて正確度及び精度を評価した。評価は学習用データと評価用データの組み合わせを変え、すべての組み合わせ(5 種類)の平均値で行った。正確度を平均誤差率(MPE)、推定精度を平均 絶対誤 差率(MAPE)及び平均平方 二乗誤 差率(RMSPE)の値で評価した。計算式の詳細は図 3 で示す。

図1

ケリカットの簡易式

図2

学習用及び評価用データの分け方

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成 し た 。 強 度 推 定 を す る 段 ボ ー ル 箱 は 段 種 :AF 、 材質:K170(ライナ)/ S120(中しん)の条件とし、段ボール箱の周辺長を 1~2500mm の範囲で 1mm 間隔に強度推定を行った。
図 4 に周辺長と圧縮強度の推定値の関係を示す。120箱の場合ではジグザグな曲線となったのに対し、800 箱に学習用データの数を増やすと曲線が比較的滑らかになることが分かった。また、今回人工知能の学習に用いた段ボール箱の周辺長は 120 箱では 540~1952mm、800箱では 256~1952mm の範囲であった。学習していない範囲では圧縮強度の値が一定となり、強度推定が正確に
図3正確度及び精度の計算方法行えないことが分かった。

3. 実験結果及び考察
3.1 ケリカットの簡易式と人工知能の正確度及び精度比較
特徴量 A での、ケリカットの簡易式及び人工知能の正確度及び精度の評価結果を表 5 に示す。120 箱では、人工知能の方が MPE の値が 0 に近づき、正確度は高くなったが、MAPE、RMSPE の値から精度はほぼ同等であった。800 箱では、人工知能の方がケリカットの簡易式より正確度及び精度が高くなった。人工知能に学習させる段ボールの材質及び段種を 120 箱(AF:材質 3 種類)から 800 箱(AF:材質 12 種類、BF:材質 4 種類、ABF:材質

図44 種類)に増やすと、正確度及び精度は若干低下した。

学習用データ数による比較

正確度及び精度の低下はケリカットの簡易式でも見られ

図 5 に、ケリカットの簡易式と人工知能(800 箱)の強る傾向であったため、測定データ自体のバラツキの影響

度 推 定 結 果 及 び 実 測 値 (40 箱 ) を 示 す 。 周 辺 長 がを受けていることも懸念される。

256~1527mm の範囲ではケリカットの簡易式と人工知

表5

ケリカットの簡易式と人工知能の能の差が±10%以内であり、近い推定値を示した。周辺

正確度及び精度

長が 1528~1932mm の範囲では、人工知能の方がケリカットの簡易式より 5~18%高い強度を推定した。

3.2 人工知能が推定する周辺長と圧縮強度の関係
人工知能に段ボール箱の周辺長と圧縮強度の関係を推定させ、ケリカットの簡易式との比較を行った。本節(3.2 節)では正確度及び精度の評価を行わないため、図 2のように学習用データと評価用データを分けることはせ

図5

ケリカットの簡易式と人工知能の比較

3.3 学習させるデータ項目による正確度及び精度への影響ず、全てを学習用データとして人工知能を作成した。人人工知能に学習させるデータ項目を変えた場合の影響

工知能は材質を 3 種類に限定した 120 箱(表 4)と箱形式について検討した。特徴量 B で作成した人工知能の評価

0201 全データ 800 箱の 2 条件で、特徴量 A を用いて作結果を表 6 に示す。評価は箱形式 0201 全データ(800 箱)

45で行った。特徴量 A の結果(表 5)と比較をすると、特徴段種及び箱形式ごとの評価結果に注目する。全ての条量 B の方が高い正確度及び精度が得られることが分かっ件でケリカットの簡易式(800 箱)(表 5)よりも高い正確度た。人工知能に学習させるデータ項目は推定結果に大き及び精度が得られていることが分かった。ケリカットのな影響を与えることが分かった。

簡易式では強度推定不可能な 0201 以外の箱形式に対し

表6

特徴量 B の場合の正確度及び精度ても、人工知能に学習をさせることで強度推定が可能になることを示した。

4. 結び
本研究の結果は、以下のとおりである。
(1) 人工知能に学習させることで段ボール箱の圧縮強度3.4 全データ(1150 箱)での評価
本研究で収集した全データ(1150 箱)で作成した人工が推定できることを示した。ただし、学習していない範囲では強度推定が正確に行えなかった。

知能の評価結果を表 7 に示す。人工知能は特徴量 B を用

(2) 周辺長 256~1527mm の範囲で、人工知能(特徴量 A)いて作成した。また、段種及び箱形式ごとの評価結果もとケリカットの簡易式が近い推定値を示した。

併せて示す。
表7

全データ(1150 箱)での正確度及び精度(3) 人工知能に学習させるデータを細かく分けた特徴量
B ではケリカットの簡易式よりも高い正確度及び精度が得られた。
(4) ケリカットの簡易式では強度推定不可能な箱形式0215、0300 に対しても、人工知能に学習させることで強度推定が可能になることを示した。
(5) 推定可能な段ボール箱の種類を増やすと精度は低下する傾向がみられた。
本研究では輸送包装の分野での人工知能を活用した事例を示した。今後は更なる人工知能の輸送包装の分野における活用の可能性を模索していく。

付記
本研究は、公益財団法人内藤科学技術振興財団の全データでの評価結果を箱形式 0201 のみ(800 箱)(表2021 年度研究助成を受けて実施した。

6)と比較すると、精度が若干低下した。精度の低下は
3.1 節で収集データの数を 120 箱から 800 箱に増やした文献

際にも同様の傾向がみられており、推定可能な段ボール

1) 総務省: 平成 28 年度版情報通信白書, 235(2016)

箱の種類が増えると精度が低下することが考えられる。

2) 公益社団法人日本包装技術協会: 第 56 期包装管理士

また、ケリカットの簡易式(800 箱)(表 5)よりは高い正確度及び精度が得られた。

講座, §8-15(2021)