※ボクセル・・・３次元オブジェクトの立体表現に用いられる非常に小さい立方体。
こちらのAIは、近年急速に発達している生成技術を取り入れ、ユーザが簡単なキーワード入力を行うだけで、ボクセル形式のモンスターを生成することができます。
この成果は今後、UGC（User Generated Contents）への応用を想定しています。
なお、学習に使用されたデータは、学校法人滋慶学園COMとの産学連携プロジェクトの一環として学生たちが制作したものです。本プロジェクトの成果は、滋慶学園COMが2023/11/10(金)〜11(土)に開催する「JIKEI COM Game&e-Sports SHOW 若きクリエイター展」（https://www.jikeicom.jp/gameshow/）にて、セガのブースでデモ展示されました。
EQUESは、ニッセンケン品質評価センターと共同で「化学分析とAI技術を融合した新たな判別技術開発の取組み」を開始しました。従来の手法では識別が困難であった繊維種の判別に対し、ディープラーニング技術を適用した検証結果について報告します。 EQUES協力のもと、ニッセンケン品質評価センター（以下、ニッセンケン）では繊維製品の品質管理技術向上を目的として、化学分析とAI技術を融合した新たな判別技術開発の取組みを開始しました。本稿では、EQUESが協力した、従来の手法では識別が困難であった繊維種の判別に対し、ディープラーニング技術を適用した検証結果について報告します。 これまでの品質管理技術開発の取組みと挑戦 ニッセンケンではこれまで、従来の化学分析に多変量解析を組み合わせることで、獣毛種、ポリエステル種（PET・PTT・PBT）、麻種（リネン・ラミー）など、従来の化学分析方法では明確な識別が困難な繊維種の判別技術を開発。特に2022年にPETボトル由来のリサイクルPET繊維の判別手法を開発した際には、大きな反響があり、現在では多くの試験依頼を受けるようになっています。 こうしたニッセンケンの試験技術の開発により、高い識別精度を実現してきましたが、EQUESはさらなる精度向上を目指し、より高度な識別技術の実現に向けたニッセンケンの挑戦を支援し続けています。 「人の知見 × AIの判断力」を組み合わせることで、判別精度の大幅な向上 このような背景から、EQUESはAIを活用してニッセンケンの技術を一層向上させ、新たな品質管理技術の可能性を探るため、「見た目や成分が非常に類似していて、従来の化学分析から人間が確実に識別することが困難で、多変量解析を適用しても十分な判別精度が得られなかった」繊維種について、AI技術、特にディープラーニングを活用した繊維種の判別をニッセンケンと共に挑戦しました。 ※ディープラーニング（Deep Learning）：AI（人工知能）の一種であり、大量のデータを学習させることで、自動的にパターンを抽出・識別する技術。 その結果、EQUESのディープラーニング技術の活用により、多変量解析だけでは判別が難しかったサンプルのうち、最大で80%以上の精度での判別が可能となりました（図１参照）。これにより、基本的な多変量解析手法とEQUESの提供するディープラーニングを組み合わせて使用することが、繊維種判別において効果的であることが明らかになっています。 今後の展望 EQUESは、ニッセンケンへの支援を通じてより高精度で信頼性の高いサービスを提供し、繊維・ファッション業界全体の品質向上に貢献します。 詳細はこちら
万協製薬株式会社と、AIによる品質保証業務の効率化に関する実証実験を開始しました。本プロジェクトは、令和5年度『TOKOWAKA-MIE 事業共創推進事業』の採択事業として実施されました。 EQUESの進める「品質保証×AI」 医薬品製造における品質保証業務では文書の作成やレビューに膨大な工数がかかることが課題になっています。EQUESでは、大規模言語モデル（LLM）を用いて文書草案の自動生成・レビューが行えるソリューションの開発を進めています。万協製薬との実証実験においては変更申請書の草案自動生成に取り組み、現場導入を見据えた実証実験を行います。 「TOKOWAKA-MIE 事業共創推進事業」について 株式会社eiiconおよび三重県庁により運営される、全国のパートナー企業 × 三重県内企業で共に創るビジネス創出プログラムです。2024年3月19日に実施されるDEMODAYにおいて、「製薬会社に文書作成AIエージェントを迎え入れ、働き方改革」というタイトルで共創進捗と今後の展望を発表します。