自動運転の実現
「自動運転の実現」でのAI活用のポイント
・障害物の特徴を分類し、識別して、検知できること
・周囲環境を継続的に学習することで、検知精度をあげられること
【自動運転の実現にAIを活用した事例】
財形新聞の記事によると、国内初のAI制御による自動運転マイクロバスを走行させた実績を持つ埼玉工業大学は、自動運転バスの開発で、カメラの画像情報等の解析にディープラーニング（深層学習）を活用し、周囲環境をAIにより認識して障害物を回避することも可能とのことです。
【出典元】「彩の国ビジネスアリーナ2020」でAI自動運転バスの試乗会」https://www.zaikei.co.jp/article/20200124/549958.html
自動車の外観検査
「自動運転の外観検査」のAI活用のポイント
・不良個所を分類し、識別して、検知できること
・撮像した不良個所を追加で学習し、検知精度をあげられること
・良品画像のみを学習し、学習した良品との差分（異常度）を用いて判定が可能なこと
【自動車の外観検査にAIを活用した事例】
＝事例１＝
IT Leadersの事例ニュースによると、自動車のゴム部品を製造する和良工業では、品質検査AIを導入し、製品1個当たりの検査に4秒程度がかかっていた検査業務が製品１個あたり1秒未満で検査が終わる成果をあげたそうです。
【出典元】「和良工業、品質検査AIを導入してゴム部品の目視検査を代替、検査時間を1秒未満に短縮」
https://it.impress.co.jp/articles/-/17931
＝事例２＝
日経新聞の記事によると、マツダ向けに自動車の座席を生産する東洋シートでは、製品検査工程でAIを活用したシステムを実験的に導入し、AIの判定精度を9割程度まで引き上げ、本格的に導入する見込みだそうです。
【出典元】「製品検査でAI 東洋シート、マツダ向け自動車座」https://www.nikkei.com/article/DGXMZO42714220Q9A320C1LC0000/
