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古くは2、3世紀に大陸から伝わったとも言われている養蚕業。1930年ごろには国の主力輸出品だった生糸を支える蚕（カイコ）がいま、存続の危機に瀕している。

「年々規模が小さくなっている産業なので、これまで『どうにか新しい技術を導入したい』と思いを持つ人はいても、新しい挑戦はできなかったそうです。でも養蚕業は他の産業に比べて手作業が多い分、AIが役に立つ余地がある。カイコの世界にAIを入れることに抵抗はありませんでした」

こう語るのは、群馬県蚕糸技術センターの下田みさとさん。下田さんは蚕糸研究係として、カイコの品種育成や繭の品質調査、養蚕農家向けへの卵の提供を担当している。

縮小を続ける養蚕業において、下田さんはいかにAIを導入・活用し、技術の継承に挑んでいるのだろうか。事例を追った。

いま養蚕業が抱える「伝承」という課題

「カイコを育て、繭をつくる」養蚕業は、明治時代は日本の基幹産業として発達していったものの、化学繊維の登場などにより需要が減少。現在では生産量・養蚕農家数ともに減少の一途を辿っている。生産量は1930年の40万トン、養蚕農家数は1929年の221万戸をピークに、2018年には生産量110トン、農家数293戸にまで落ち込んだ※。

※「新蚕業プロジェクト方針」（農林水産省）外部リンク

現在、蚕糸業に携わる人材の高齢化と後継者不足により、経験に基づいたノウハウの継承が困難になっている。そうした技術のひとつが孵化卵の見分け作業だ。直径1.5mmにも満たないカイコの卵を、目視で正常なものとそうでないものとにひとつひとつ仕分ける。

卵1蛾区（卵300〜600粒）を見分ける時間は5〜10分と長くないものの数が多く、10名が1日中見分け作業に取り組んでも数日かかる状態だった。

見分けるコツが言語化しづらく、一朝一夕では伝承できない技術。高齢化している作業者の負担も少なくない。こうした現状をどうにかできないか、と考えていた矢先、下田さんは「画像認識」という言葉を思い出す。

Neural Network Consoleとの出会いと活用

AI導入を思い立った下田さんは、職場の後押しも受け、中小企業の技術支援を担う群馬県立群馬産業技術センターの町田晃平氏に相談をすることに。同センターでは2016年ごろからAI技術の活用に力を入れており、町田さん自身も技師として、県内・外の中小企業100社超にAI技術の導入支援を受け持った経験がある。

下田さんの相談にも「データを提供していただければ、画像分析AIを作れる」とふたつ返事で快諾した。

NNC導入の決め手は、操作性の良さと運用コストの低さ

Neural Network Console（以下NNC）は、ソニーが提供するAI開発ソフトウェアだ。

出典：SONY、深層学習プログラムを生成する「Neural Network Console スターターパック」でAI活用を加速化

画面上の関数ブロックをドラッグ&ドロップで動かすだけで、コードを書かずにAIの作成・テスト・性能アップの調整ができる。

関連記事：非エンジニアがソニーのNeural Network Consoleで画像分類モデルを作ってみた

無料ダウンロードできるソフトウェア版のほか、Chromeなどのウェブブラウザで利用できるクラウド版もあり、気軽に始められるといえるだろう。

町田さんが「ぴったりだ」と直感したもうひとつの理由が、ランニングコストの低さだ。

AIは導入して終わりではない。データを学習させたら実際に運用して成果を見て、さらに認識精度を上げるために調整し、再び運用する……というサイクルを回す必要がある。

加えて、AIの複雑な演算には、高速で演算を処理する装置（GPU）が必要だ。NNCは高性能の演算処理装置が低コストで活用でき、かつ学習・評価に使った分だけ利用料金が発生する仕組みになっている。

100枚の画像から熟練作業者並みに分類ができるAIが完成

こうして町田さんはNNCのサンプルを元に、孵化卵の状態を分類できるAIを制作。数十の卵がまとまった写真をアップロードするだけで、卵を分類し個数を数えられる仕組みだ。

「ディープラーニングの認識精度を高めるには大量のデータが必要」ともいわれる中、AIに学習させた画像は100枚ほど。分析精度も熟練作業者並みと、専用のAI画像認識ソフトに引けを取らない分析結果を出せるという。

下田さんが学習用に提供した画像データ

下田さんが「何よりありがたい」と感じているのが、作業工数の削減効果だ。AIを使った場合の分析時間は、画像1枚（卵300〜600粒）あたり1秒に短縮された。

これまではカイコの飼育1回分の孵化調査に10人、計60時間を費やしていた。しかしAIを使うことで、撮影前の処理や撮影、画像分析を含めての作業時間は6時間未満になり、たった1人で完結できるそう。

作業者の負担を減らしたいと考えていた下田さんにとっては、まさにAIによって課題解決ができたというわけだ。

直感的な操作で、プログラミング未経験者でもAIの調整ができる

NNCを使って感じる優れた点は操作性の良さだ、と二人は口をそろえる。「関数ブロックを選んで、ブロックを積み重ねるかピンを引くだけ」という分かりやすい操作は、AI開発のハードルを下げた。

実際に下田さんは、セミナーを1度受けただけでNNCの基本操作を理解できたという。

解説動画も無料で用意されている

恩恵を受けられるのは初心者だけではない。開発を担当した町田さんも、「AI開発スピードが段違いに早くなった」という。

制作した画像分析AIは検証段階のため、本格的な導入はもう少し先、とのことだが、今後の展望についてたずねると目を輝かせて語ってくれた。

NNCでAI開発を始めるには

NNCを使い始めるには、以下サイトの「無料で体験」をクリックし、GoogleアカウントもしくはSonyのアカウントでサインインするだけだ。

操作方法は動画や、サポートドキュメントで説明されているほか、社員が直接レクチャーするセミナーも開催している。

AI開発のハードルを下げるNNC。AI導入の最初の一歩として、利用を検討してみてはいかがだろうか。