独自AIで製造現場の不良品を“ほぼ100%”検知、大手メーカーも注目の産総研発スタートアップ
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AIで製造業における「検査・検品」の自動化に取り組むアダコテックの河邑CEOにお話伺いました。
昨年スタートアップ関連のピッチコンテスト(ICC/IVS)でも優勝するなど注目を集めていた同社の特徴は、ディープラーニングとは異なる「HLAC」という技術を軸にした独自のAI。HLACは産業技術総合研究所(産総研)の特許技術で、“少量の正常データのみ”で精度の高い検査モデルを作れるのが最大のウリだそうです。
製造業の検査・検品領域では不良品のデータを大量に集めるのが難しく、それが故になかなか従来のAIによる自動化が難しかったそう。アダコテックの技術はそこを突破できる可能性があるため、現在は世界シェア20%を誇る大手自動車部品メーカーをはじめ10社に導入されているとのことでした!HLACという技術自体は2010年頃には発表されていたと認識しているので、このスタートアップの強みは技術ではなく、それを現場で使いやすいアプリケーションに落とし込んだところなのかなあと推察します。
不良解析の基本は不良の実態からメカニズムを解析し、要因追求して製造条件へのフィードバック。それは変わらないので、正常データから異常を判定するこうした取り組みを進めると同時に、異常データの収集も進めるべき。
業界横断で異常のデータ収集の規格化ができれば良いなぁと常々思っているが、プラットフォームがないし、お互い知られたくないこともあるだろう。でもそれらを共有化しないと教師データは作れない。
食品業界でキューピーがすすめている取り組みは数少ない業界横断の取り組みと思う。一緒に事業推進した経験もあるが、荻野さんは本気で業界競争力を上げたいと考えている。
https://www.sbbit.jp/article/cont1/37795