メーター撮ってAIで読む、シンプルな“仮設IoT”は定着するか

　カメラと画像処理で仮設のＩｏＴ（モノのインターネット）システムを構築する試みが広がりつつある。工作機械の三色ランプや数字を読み取れば、個々の機械をネットワークでつながなくても工場の稼働状況を一覧できる。屋外のプラントでもメーターをカメラやスマートフォンで撮影してデータを集める製品も登場している。メーターを撮って人工知能（ＡＩ）で読む。シンプルな技術だが各社各様の戦略を描いている。

カメラ＋画像処理　工場稼働状況見える化
　「化学系大手に使ってもらったところ反応はとても良い。積極的な会社は本当に動きが速い」とスカイロジック（浜松市北区）の南野真吾社長は声を弾ませる。画像検査で培った技術を基にメーター読み取りシステムを開発した。カメラの視野に流量計などのメーターの針や数字が収まれば、計算資源を増やせば最大９９９カ所まで読み取れる。現場で処理する小型パソコンも用意した。データをクラウドに送らず、現場で情報を処理できる。

　メーターの読み取りＡＩは、既存のメーターを通信機能付きのスマートメーター（通信機能付き電力量計）に置き換えるまでのお手軽なつなぎ役として期待されている。デジタル改修の投資は重要設備から数年かけて進められる。メーターを交換できなくても、メーターの前にカメラを置けばデータがとれる。南野社長は「予算が足りず投資できなくても、データを集めたい設備は多い」と指摘する。そのため、つなぎと本設の両方を見据えた計画が必要にある。

　重要なのは点検箇所はメーターだけではない点だ。炎や水の色など、数値化しにくく、人が見て判断していた箇所も自動化しないと省人化できない。南野社長は「官能検査は画像検査技術が生きる。メーター読み取りと画像検査を組み合わせて顧客を開拓する」と力を込める。

　ＧＭＯクラウドはメーターをスマホで撮って値を読み取る「ハカルエーアイ」を展開する。カメラをメーターに常設するのはなく、点検時の入力機器としてスマホを使う。メーターに２次元コード「ＱＲコード」のシールを貼り、写真と個々のメーターを照合して記録する。

　点検員が点検漏れに気が付いて後から適当な数字を入れたり、品質不正など都合の悪い数値を改ざんすることを防げる。ＩｏＴ営業推進グループの末舛仁史チーフは「点検漏れが発覚すると再発防止策はダブルチェック程度しかない。点検人員を２人に増やすと、コストも倍増していた」と説明する。ＡＩ読み取りで画像と数値の記録が残るとトレーサビリティー（履歴管理）の管理がしやすくなる。