今回の実験では約300km離れている関東のデータセンターと静岡県の掛川工場をIOWN APNで結び、画像データの解析をデータセンター側のAI基盤で実施しつつ、工場での外観データの解析と検査に用いるロボットアームも遠隔制御を行った。

　大容量・低遅延・ゆらぎゼロをうたうIOWN APNの特性により、ローカル環境と遜色ない速度・品質で処理でき、検査時間も同水準を達成したという。3社だけでなくNTTの支援も受けた取り組みだ。

　製造業では熟練工の減少や製品バリエーション増で外観検査の高度化。効率化が急務となっている一方、工場ごとにAI基盤を置くと設備投資や運用コストが重い。また、工場外のデータセンターを活用したシステムでは工場との距離に応じて、遅延や通信のゆらぎが発生し、リアルタイム制御を必要とする工程でのAI活用には課題があった。

　今回の実験ではIOWN APNを用いることで画像解析可能なAI基盤と工場外のデータセンターに集約し、遠隔でAI外観検査が有効であることを検証した。AI基盤を集約できれば、複数工場で検査品質の統一や外観検査業務の効率化が可能になる。今後は対象製品や接続拠点を広げる方針だ。