リアルボイス
生産技術本部
AI技術で製品検査の
省人化を目指す。
生技デジタル革新室
デジタル推進グループ
WEBアプリケーションの要件定義からコーディングまで、
一気通貫で携わる。
大学時代の研究分野であった顔認証や画像処理の知見が最も活かせると感じて、ジェイテクトへと入社しました。デジタル推進グループでは、デジタル技術を使った生産技術のDX化に取り組んでいます。例えば製品の検査工程において、マイクやセンサーで画像・振動などのデータを生産設備から取得・分析し、製品の品質を予測。その結果をもとに加工条件を自動で調整することで、品質を一定に保つことが可能になります。検査判定の自働化が実現すると製品検査における省人化を進めることができ、会社にとってより創造的な業務へと人手を回すことができます。そんなプロジェクトの中で、私はAI検査における自動再学習システムの開発を担当しています。画像データを分析し製品の品質を判定するAIの判定基準は、様々な要因で徐々にズレが生じてきますが、そのズレを自動的に修正するためのアプリケーションです。どのような仕様にするかという要件定義は研究部のメンバーの知見を借りながら進めて、その後のフロントエンド・バックエンドの開発は私一人に任せてもらっています。製品検査の自働化という大きなプロジェクトの一端を、若手の内から担えるのは大きな経験になるのでありがたいですね。
今よりももっと、
システム開発の中枢を担っていきたい。
製品の外観検査を行うときには、ルールベースと呼ばれる手法が使われます。人間によってあらかじめ定義されたルールに沿って、製品の不良や傷を検出する手法です。しかし、この手法ではどうしても検知できない塗装の傷がありました。その傷を検知できる新たなAI判定システムをPython（パイソン）でプログラミングして機能させることができたときはうれしかったですね。自分の仕事が役に立っていると実感できた瞬間でした。私たちが行っている新規性の高いAI開発では、目指すべきゴールまでの道筋を示してくれる仕様書が存在しません。そのため行き詰まったときは経験豊富な先輩方に、そもそもどういった考え方で開発を進めればいいのかという、本質的な相談をすることが多く、そういった相談も気軽に出来る職場です。AI判定システムを作るのはとてもハードルが高いですが、その分成果が出た際には生産現場の負担が減るのでやりがいも大きいですね。今はまだ大きなシステム開発案件の一部を担っているという状態ですが、これからどんどん経験を重ねていき、もっと開発の中枢を担えるようなエンジニアになっていきたいです。先輩方は今の私では思いつきもしないようなシステムの立ち上げを行っているので、その背中に追いつき追い越していきます。
