Amazon Web Services、Amazon Lookout for Vision の一般提供を発表

最近、Amazon Web Services は、コンピューター ビジョンと高度な機械学習機能を使用して画像を分析し、製造プロセス中の製品やプロセスの欠陥や異常を検出する新しいサービスである Amazon Lookout for Vision の正式な提供開始を発表しました。 Amazon Lookout for Vision は、Few-Shot Learning と呼ばれる機械学習技術を使用して、わずか 30 枚のベンチマーク画像を使用して顧客向けのモデルをトレーニングできます。 Amazon Lookout for Vision を使用すると、顧客は製品の製造および生産上の欠陥 (ひび割れ、へこみ、色の誤り、不規則な形状など) を迅速に検出し、これらのコストのかかる欠陥がフルフィルメント プロセスに入り込んだり、顧客に届いたりすることを防ぐことができます。 Amazon Lookout for Vision は、Amazon Lookout for Equipment、Amazon Monitron、Amazon Panorama と組み合わせることで、クラウドからエッジまで、産業および製造業のお客様に最も包括的な産業用機械学習サービススイートを提供します。 Amazon Lookout for Vision では、前払いの義務や最低料金はなく、お客様はモデルのトレーニングや異常や欠陥の検出のために実際にサービスを使用した時間に対して料金を支払います。

今日の製造業界では、欠陥の見逃しや品質の不一致による生産ラインのダウンタイムにより、企業は毎年、コスト超過と収益損失で数百万ドルの損害を被る可能性があります。これらのコストのかかる問題を回避するために、工業企業は品質管理の確保に絶え間なく注力し続けなければなりません。工業プロセスにおける品質保証は多くの場合、手作業による検査に依存していますが、これは時間がかかり、よくても一貫性がなく、最悪の場合、ほぼ不可能です。コンピューター ビジョンは、欠陥を一貫して特定するために必要な速度と精度を提供できますが、従来のコンピューター ビジョン ソリューションは複雑になる場合があります。コンピューター ビジョン モデルをゼロから構築するには、製造プロセスの各要素について慎重にラベル付けされた膨大な量の画像が必要です。次に、データ サイエンティストのチームがコンピューター ビジョン モデルを構築、トレーニング、展開、監視、微調整し、製品検査プロセスの各段階を分析する必要があります。製造プロセスにおける小さな変更（在庫切れの部品を同等の別の部品に交換する、製品仕様を更新する、照明を変更するなど）でも、単一のモデル、または製造プロセスの下流にある他のモデルを再トレーニングして再展開する必要があり、これは明らかに面倒で複雑、労働集約的で時間がかかります。これらの障害により、コンピューター ビジョン駆動型の視覚異常検出システムは、大多数の企業にとってまだ手の届かないものとなっています。

Amazon Lookout for Vision は、機械学習の経験を必要とせずに、コンピュータービジョンを使用して 1 時間あたり数千枚の画像を処理し、欠陥や異常を検出する、高精度で低コストの異常検出ソリューションをお客様に提供します。顧客はカメラ画像を A​​mazon Lookout for Vision にリアルタイムで送信し、製品の表面損傷、部品の欠落、生産ライン上のその他の異常などを特定します。このサービスでは、「few-shot learning」と呼ばれる機械学習技術（機械学習モデルがごく少量のトレーニング データに基づいてデータを分類できる）を使用して、基準として許容可能な状態と異常な状態の画像をわずか 30 枚使用して、機械部品または完成品の評価を開始できます。この機能により、大量のトレーニング データを必要とせずに異常を検出できるだけでなく、さまざまな産業環境での検査タスクにサービスを適応させることもできます。 Amazon Lookout for Vision は、データを分析した後、サービスダッシュボードまたは「DetectAnomalies」リアルタイム API を通じてベースラインと異なる画像を報告し、適切なアクションを実行できるようにします。 Amazon Lookout for Vision は、作業環境におけるカメラの角度、ポーズ、照明を高精度に調整できるほど洗練されています。顧客は結果に関するフィードバック（予測が異常を正しく特定したかどうかなど）を提供することもできます。また、Lookout for Vision は基盤となるモデルを自動的に再トレーニングして、サービスを継続的に改善します。この機能により、テクノロジーは製造プロセスの変更に完全に適応し、顧客からのフィードバックに基づいて変更が許可されるかどうかも把握できるようになります。つまり、顧客はより柔軟に対応し、自社の競争上の優位性や業務に影響を与える外部要因に基づいて、必要に応じてプロセスを調整できるようになります。

「当社のお客様が冷凍ピザのトッピングを手がける場合でも、航空機用の精密に調整された部品を製造する場合でも、高品質の製品をエンドユーザーに届けることがビジネスの基本であることを当社は理解しています。これは当然のことのように思えるかもしれませんが、工業プロセスの品質管理を確実にすることは実は非常に困難です」と、Amazon Web Services の機械学習担当副社長、スワミ・シヴァスブラマニアン氏は語ります。 「Amazon Lookout for Vision をあらゆる規模や業種のお客様にご利用いただけることを嬉しく思います。これにより、お客様は機械学習の経験がなくても、迅速かつコスト効率よく大規模な欠陥を検出し、時間とコストを節約しながら、消費者が求める品質を確保できるようになります。」

Lookout for Vision は、Amazon Web Services コンソールから直接利用できるほか、サポート パートナーを通じても利用でき、顧客が施設内の既存の運用システムにコンピューター ビジョンを組み込むのを支援します。このサービスは Amazon CloudFormation とも互換性があります。 Lookout for Vision は現在、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、欧州 (アイルランド)、欧州 (フランクフルト)、アジア太平洋 (東京)、アジア太平洋 (ソウル) の各リージョンで利用可能で、近日中に他のリージョンでも利用可能になる予定です。

GE ヘルスケアは、医療技術とデジタル ソリューションのリーディング グローバル イノベーターであり、スマート デバイス、データ分析、アプリケーション、サービスを通じて、臨床医がより迅速かつ正確な意思決定を行えるよう支援しています。 「Amazon Lookout for Visionの初期結果は有望であり、当社の工場全体で製品欠陥を検出する速度、一貫性、精度の向上に役立つでしょう」と、GEヘルスケア・ジャパンの製造本部長、工場長、オペレーション責任者の藤本幸三郎氏は述べています。 「当社は、1 世紀以上にわたる技術の進歩とデジタル革新を誇り、世界で最も信頼されているヘルスケア企業の 1 つとして、AWS の産業用機械学習サービスが当社の製造環境にもたらすメリットに期待しています。」

Amazon のオンデマンド印刷 (POD) 施設では、顧客の要望に応じて書籍を印刷します。 「本はお客様の注文を受けてから製造されるため、製造プロセスの各ステップで精度を確保することが非常に重要です。POD により、最高品質の本を迅速にお客様にお届けできます」と、Amazon の POD グローバル ディレクター、David Symonds 氏は述べています。 「Amazon Lookout for Vision を使用すると、フルスピードで稼働しながら、生産のあらゆるステップで目視検査を自動化および拡張できるため、優れた顧客体験を確保できます。」

Basler は、半導体検査、ロボット工学、食品検査、郵便仕分け、印刷画像検査などのアプリケーション向けのカメラとマシン ビジョン システムを提供する、世界的な産業用ビジョン メーカーおよびソリューション プロバイダーです。 「不良品の削減は、製造業者にとって最も重要な KPI の 1 つです。従来の手動検査は労働集約的で、検査方法の拡張が困難です。品質検査にコンピューター ビジョンを使用することで、このプロセスを自動化し、コストを大幅に削減できます。Basler と Amazon Lookout for Vision は、あらゆる製造現場でビジョンベースの異常検出を導入するための非常に合理化されたアーキテクチャを提供します。Basler の産業用ビジョンとエッジ プラットフォームに関する専門知識と AWS の産業用機械学習への投資を組み合わせて、お客様に完全なビジョン ソリューションを共同で提供できることを嬉しく思います」と、Basler AG のマーケティング ディレクターである Gerrit Fischer 氏は述べています。

Dafgards はスウェーデンではよく知られた名前で、多種多様な食品を生産しています。 「以前、ピザ生産ラインを自動化して、チーズが十分にあるか、トッピングが適切かを検出するために Amazon Lookout for Vision を試しましたが、素晴らしい結果が得られました」と、Dafgards のオペレーショナル エクセレンスおよびインダストリアル IoT 責任者である Fredrik Dafgård 氏は述べています。 「Lookout for Vision をハンバーガーやキッシュなどの他の生産ラインに拡張して、間違ったトッピングなどの異常を検出できるようになることを嬉しく思います。Lookout for Vision を複数の生産ラインに拡張する予定です。Amazon Lookout for Vision は、Dafgards が欠陥や異常を検出する際の一貫性と精度を向上させるのに役立ち、全体的な生産品質を大規模に向上させることができます。」