人工知能（AI）がカメラで製品の不良を判断するように、音で異常を把握し欠陥を見つける技術が注目されている。人間の耳だけで区別していた機械音や締結音の微細な違いをAIが分析し、製造現場で製品の異常を判別する。
音響AI企業のディフリは2017年に設立された。KAIST電子工学科を卒業し、ソウル大学で脳認知科学の修士号を取得した李秀智代表が創業した。ソウル大学病院の研究員やヘルスケア企業の製品総括責任者を経てディフリを設立し、音響AI技術を開発してきた。
ディフリの核心ソリューションは産業用音響AI「リスンAIインダストリアル」である。製造現場の量産ラインで発生する機械音や環境音をリアルタイムで分析し、モーター・アクチュエーター・ベアリングなどの駆動部品の品質を検査したり、コネクタやボルトの締結状態を判断する。
従来は熟練した検査員が直接音を聞いて異常の有無を判断することが多かったが、リスンAIはこれをデータとして分析する。会社は熟練工の個別判断に依存していた音声ベースの品質・締結検査を定量化したソリューションであると説明している。
ディフリが確保した音響データは累積52万時間以上、20TBを超える。熟練検査員178人が1年間、1日8時間ずっと聞かなければならない量である。リスンAIはこれを基に量産ラインで生産される製品の音をリアルタイムで分析する。
現在、時間あたり1万8000個以上の製品を100%インラインで判定している。会社は1年間で1億5000万個以上の製品を分析する規模であると発表した。製品1つの音を0.1秒以内に判断できるというのが会社の説明である。
人間の聴力に依存した検査の限界も減少させる。検査者の熟練度や疲労度によって判断が変わる偏差を減らし、人が音を検査するために必要な無響室の設置・運営コストも60%削減できる。特に製造現場では締結不良が後の製品リコールにつながる可能性があるため、定量的な検査体制に対する需要が十分にある。
このソリューションは自動車製造現場を中心に適用範囲を広げている。2025年5月には完成車メーカーHグループの関連会社に国内とメキシコの現場に納品を開始し、今年1月にはグローバル自動車モーター製造企業にもソリューションを供給した。現在、Hグループの関連会社やグローバル自動車モーター製造のヒョソン電機、コレイルなどを含む世界30の産業現場で運用されている。
海外製造現場への拡張も進行中である。ディフリはイギリスの現地パートナーとリスンAIの独占販売契約を締結し、ヨーロッパ進出に乗り出した。北米ではジョージア・アラバマ・テネシーなどアメリカ南部の「バッテリーベルト」を中心に製造現場への導入を拡大しており、年内に該当地域の3か所以上の製造現場にソリューションを導入する計画である。
ディフリは製造現場の無人化が進むにつれて音響AIの活用先も増えると見込んでいる。ロボットがコネクタやボルトを締結する工場が増える中、締結作業だけでなく締結結果も即座に判断する必要性が高まっているためである。これにより、リスンAIをビジョン検査と共に活用するマルチモーダルAIへの拡張作業も進めている。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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