集音データのAI判定とデータベース化

検査走行中の車内の音データを人の聴覚特性に基づいて分類し、抽出された約1万個以上の特徴量から異音を判定するAIモデルとデータベースを作成。検査員の聴覚に依存しこれまで標準化が困難だった「音データ」の検査作業者同士での共有や継承を、AI実装にすることで、定量的な判定基準を設けて継承することを可能にした。

音に合わせたマイク選定

AIによる音の分析ソリューションにおいては対象の音に合わせたマイク選定が重要とし、車内異音用に集音マイクを新たに選定。AI開発に適切な集音や設備設計に取り組んだ。

AIによる安定した検査精度の確保

音のデータに基づいた安定した検査品質の実現のため、熟練検査員の経験や判断をAIに学習させて検査精度を高めている。実際の品質検査工程で「AI異音検査システム」の検証を開始し、実運用に向けて繰り返し精度向上や最終調整に取り組んだ。結果、検査精度を安定的に確保し、本稼働の品質安定化を実現した。