昨今はAIという言葉をあらゆる場で耳にするようになり、AIは「何でも自動でやってくれる万能ツール」のように思われるかも知れないが、そういうものではない。質・量ともに適切なデータを用意し、AIに学習をさせることではじめて精度の良いAIが完成する。SCREEN AIの評価においては、その理想とのギャップに苦労した場面も多かったという。

AI評価担当者の佐々木氏曰く、特に苦労したのがAIに学習させるために必要な画像データの分類作業だったという。AIに学習させるためにまずは人の手で学習用データの分類作業をしなければならない。しかし明確に虚報・欠陥を判断できるものは問題ないが、そうではない微妙なデータをどの様に扱いAIに学習させるのか。曖昧な分類をすると、それがAIの精度低下に直結してしまうため、思い通りの結果を出せるようになるまで時間を要したという。

また、評価当初は馴染みのないAIの専門用語にも苦労したといい、用語が理解できないことによって評価が停滞することもあった。その際にSCREENのリモートサポートや、SCREEN AIのソフトウェアをVer. Upすることで（例：画面上の専門用語を排除、わかりやすい言葉へ変更）、評価スピード・使い勝手が向上したという。

稼働中のSCREENのAOI

では実際にSCREEN AIを導入したことでどの程度の効果が現れたのだろうか。現状SCREEN AIが効果的に働いている品種だと70～80%のベリファイ削減効果が出ており、基板製造のリードタイム短縮につながっているという。ただ品種全体としてみると、ベリファイ削減効果にはばらつきがあるため、今後もさらに精度を向上させていく方針だそうだ。精度向上に向けた取り組みの一例として、現在同社ではAIモデルへの新規データの追加を行っている。

SCREEN AIの特徴として、お客様自身で新規データの追加やAI学習を行い、AIモデルに反映させることが可能という点がある。すなわち、自由なタイミングで、オリジナルのAIモデルを作成可能である。もし何らかの不明点があった場合には、SCREENが適時リモートサポートする体制が整っている。佐々木氏も「不明点や質問があるときに、丁寧に対応してくれるのがありがたかった」と話す。

当初ゴールと描いていたところまでは道半ばとのことだが、SCREEN AI無しの状態に戻ることは考えられないと小山氏は言う。同社として、「ベリファイレス」という目標に向けて今後も精度向上に継続して取り組む方針だ。

またAOI以外の工程でもAIを利用できるところがないか模索していきたいという。例えば、従来人が行っていた装置の調整など、段取りに時間がかかる部分はAIを活用し、できるだけ人が介在せずに済むようにならないかなど、工夫の余地は多いと金野氏は話す。

生産現場へのAI導入はまだ始まったばかりである。同社は今後もこれまでの知見を活かして、さらなる現場改善にAIを活用する方法を探っていく。

今後も互いの協力関係を誓い、固い握手を交わす、金野氏とSCREEN PEソリューションズ社長 末森