ドイツの大手自動車関連部品メーカー「ボッシュ」では、ChatGPTを用いて画像データの生成と良品/不良品判定の高度化に取り組んでいます。
製造ラインでは不良品が少なく、そのために不良品のデータが集めにくいという問題を抱えていましたが、
ChatGPTを利用することで、不良品のフェイク画像を生成し、AIの学習データを充実させる方法を確立。
これにより、品質判定の精度向上を短期間で実現し、大幅なコスト削減を達成しています。
特に、ヒルデスハイム工場では、この新技術が生産効率の向上に貢献し、画像による不良品判定システムの構築期間とコストを大きく削減したと報告されています。
今後、グループ全体で年間3億ユーロ以上の節約が予測され、グローバルな製造ネットワークへの応用が期待されているため、
世界中の工場に革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。
出典 : https://it.impress.co.jp/articles/-/26005
