愛媛県の紙産業を支えるAIモデル構築プロジェクトの展望

はじめに

愛媛県の紙産業は、製紙、不織布、フィルムといった多岐にわたる材料の製造・加工が盛んですが、品質管理において様々な課題を抱えています。特に、微細な欠点の判断は熟練した検査員に依存しています。ここで新たに始まるのが、株式会社SCIENが採択された「トライアングルエヒメ3.0」に基づくAIモデル構築プロジェクトです。このプロジェクトは、AIを活用して品質管理業務の効率化や標準化を図り、さらには地域の学生や若手人材の育成にも寄与することを目的としています。

愛媛県の課題

紙関連産業では、欠点検査を行う場合、画像データを取得する技術が進んでいるものの、最終的な判断を下す際には、熟練検査員の経験や知識に依存してしまう状況です。欠点の判断基準が曖昧であるため、AIが生み出す判断が人間の感覚と乖離した場合、受け入れ難いといった結果になることもあります。また、人手不足や技能の伝承が進まず、廃棄ロスが発生するなど、様々な経営課題が山積しているため、AIの導入に対する期待は高いものの、単なる判定器としてではなく、もっと使いやすい基盤の構築が求められています。

プロジェクトの具体的な目標

このプロジェクトでは、これまで蓄積したデータをもとに、「説明できるAI」を構築します。具体的には、AIが欠点を画像で判断するだけでなく、その判断の根拠や品質管理上の理由をメタデータとして蓄積し、現場での熟練工の知識をAIに転写します。これにより、熟練者が何を考え、どのように判断しているのかを次世代に継承する基盤を整えることができます。

熟練工の知識を活かしたAI

本プロジェクトで目指すAIモデルは、従来の画像分類モデルとは異なり、製紙業界に特化した「現場知転写型」のモデルです。熟練者の暗黙の知識、例えば「この欠点は許容できるか、できないか」に関する判断を、データとして蓄積し、さらにこれをAIの判定ロジックに組み込むことで、より高精度な品質判断を実現します。データの構造化により、欠点の種別や工程、判断理由を一元管理し、業務システムとの連携も強化する予定です。

人材育成の取り組み

また、本プロジェクトは地域の学生や若手人材を登用することにも力を入れています。AIモデルを単に構築するだけでなく、製造現場におけるデータ取得や評価指標の設計、実践的な問題解決能力を身につけるための場を提供します。これにより、愛媛県内でAIを実装できる人材を育て、地域産業の発展に寄与することを目指します。