アダコテック、モノづくりの検査・検品を自動化するSaaS「AdaInspector Cloud」の正式版をリリース
～良品判定アルゴリズムをAPIとして新たに提供、クラウドからエッジまで一気通貫でシステム構築が可能に～
「HLAC（エイチラック）」特徴抽出法※1を用いた画像解析によりモノづくりの検査・検品の自動化を促進する株式会社アダコテック（本社：東京都千代田区、代表取締役：河邑 亮太、以下、アダコテック）は、2021年7月15日より、プログラミング不要でモノづくりの現場の検査・検品を自動化するSaaSシステム「AdaInspector Cloud」（アダインスペクター クラウド）の正式版の提供を開始いたしましたので、お知らせいたします。なお、すでに自動車業界や電機メーカーの企業などから多数お問合せをいただいており、電子部品や医療機器等の分野で有料導入が決まっています。
アダコテックは、国立研究開発法人産業技術総合研究所(以下、産総研)が開発した「HLAC（エイチラック）特徴抽出法」を用いた画像解析技術を軸に、従来よりも効率的な異常検知を可能とするソフトウェアを提供しているテクノロジーカンパニーです。本技術は、少ないデータ量で高精度の解析ができるほか、異常として学習したものを検出するのではなく「正常を逸脱したものを検出する」モデルのため、前例のないようケースも含めてほぼ100%異常を検出することが可能です。また、積和演算のみで計算可能なシンプルな方式であるため計算処理の負担が小さく、ノートパソコンのような汎用PCでもミリ秒オーダーの検査処理を実現・運用できるのも強みです。これまでの実績としては、大手自動車部品メーカーをはじめとする複数社の製造業の実ラインに導入するなど、自動車業界を中心に技術の実用を進めています。
これまでアダコテックは、モノづくりの現場の検査・検品を自動化することを目的に、各社のニーズにあわせカスタマイズしたシステムをオンプレミスで構築し提供してまいりました。製造業界に求められる品質要件は大変厳しく、モノづくりの現場では、不良品の見落としをなくすために厳格な検査基準のもと、高度な検査・検品が実施されています。そのため、AIによる画像解析を用いて検査・検品の自動化を実現するには、熟練したエンジニアニアリングのナレッジと技術が必要となります。一方で、国内のエンジニア不足は深刻化しており、製造業界で高まる検査・検品の自動化ニーズに広く対応するためには、オンプレミスでのシステム提供に留まらず、AIのコンサルテーションやプログラミングの必要なく自社内でのシステム構築が可能なクラウドサービスの提供が不可欠です。さらに、より多くのモノづくりの現場で検査・検品の自動化を実現するには、導入コストおよび運用管理の負荷の低いシステムの提供が必要となります。アダコテックは、これらの課題を解決しモノづくりの現場の生産性向上に資するサービスを提供すべく、SaaSシステム「AdaInspector Cloud」の開発を進め、2020年12月にクローズドβ版をローンチ、2021年7月15日に正式版の提供を開始いたしました。
「AdaInspector Cloud」は、検査・検品の自動化システムの構築および実装を一気通貫で提供するSaaSシステムで、クラウド上で自動で学習しシステムを構築するサービスと製造現場で動作する検査アプリケーションとで構成されています。通常、製造業の検査・検品を、AIを活用した画像解析により自動化する場合には、検査対象となる製品画像の前処理の最適化、複数パターンの組合せによる学習手法の最適化処理、性能と処理速度を実現するためのプログラミング能力等が開発者には求められます。また、構築したシステムの検査精度を最大化するためにパラメータ※2の調整や精度の評価も不可欠で、実用化に至るまでこれらの作業を試行錯誤的に繰り返す必要があり、エンジニアの熟練した技術やナレッジが要されます。ところが「AdaInspector Cloud」では、難易度の高い検査・検品の自動化システムの構築と製造現場での実行を、 プログラミングの必要なくかつ簡潔かつ直感的な操作で実現することができます。AIや画像解析領域のエンジニアリングを専門としていない方でも、検査・検品の自動化システムを自社内で構築し、また、現場での動作を可能とすることを目指し開発を進めてきました。
クローズドβ版では、主に、ユーザー側で用意した自社の製品画像を利用し学習済みモデル※3を生成する機能と、生成した学習済みモデルの精度を評価する機能を提供していました。この度リリースをした正式版では、それらの機能に加え、クラウド上で生成したモデルを使い工場で良品・不良品を判定するためのアルゴリズムをAPI※4として提供しており、検査・検品の自動化システムを一気通貫で構築できるサービスとなりました。
アダコテックは、「AdaInspector Cloud」の工場の実ライン導入を加速し、検品・検査の自動化を普及していくことで製造現場における生産性向上に技術で貢献し、「モノづくりの進化と革新を支える」というビジョンを実現を図ります。
※1 HLAC特徴抽出法とは：画像の解析や認識等に用いられる認識精度に優れた汎用かつ高速な特徴抽出法。検査対象の形状や大きさを計算する際、複雑な処理を行うDeep Learning技術とは対照的に、画素値（各画素の色の濃淡や明るさを表す値）を積和演算するのみで算出可能なので、市販PCで瞬時に計算できる。また、位置不変性（認識対象の位置が変わっていても同じものだと認識できること）及び、加法性（対象が2つある場合にそれぞれの特徴の和が全体の特徴となること）という特性から、画像のなかで同じものを表す領域の境界線を見つける必要がないことや（セグメンテーションフリー）、画像に複数の異常が発生した場合も個別に特徴を認識することができるといった、画像認識にとって好ましい性質を備えた特徴抽出法である
※2 パラメータとは：「変数」を意味し、機械学習や深層学習を実行する際に学習のパフォーマンスや精度を高めるために、アルゴリズムに対し調整する値を指す
※3 学習済みモデルとは：アルゴリズムを使ってある特定の分野に絞りデータを解析することで、その中に規則性や関係性を見つけ出す「学習」を通し作られた、具体的な計算式／計算方法を指す
※4 APIとは：Application Programming Interfaceの略で、ソフトウェアやプログラム、Webサービス同士をつなぐインターフェイスを指す
アダコテックは産総研が開発した「HLAC特徴抽出法」を用いた画像・動画解析技術を軸に、従来よりも効率的な異常検知を可能とするソフトウェアを提供しているテクノロジーカンパニーです。本技術は、少ないデータ量で高精度の解析ができるほか、異常として学習したものを検出するのではなく「正常を逸脱したものを検出する」モデルのため、前例のないようケースも含めてほぼ100%異常を検出することが可能です。また、常時並列演算を必要としないことから計算処理の負担が小さく、ノートパソコンのような汎用PCでもミリ秒オーダーの処理を実現・運用できるのも強みです。検査・検品の自動化をはじめ、お客様の生産性向上に技術で貢献し、「モノづくりの進化と革新を支える」というビジョンを実現していきます。
会社名：株式会社アダコテック
設立： 2012年3月
所在地：東京都千代田区神田小川町3-28-5 axle御茶ノ水302
代表：代表取締役 河邑 亮太
資本金：1億円（資本準備金含まず）
サービス内容：製品検査・検品の自動化
URL：https://adacotech.co.jp/service
これまでアダコテックは、モノづくりの現場の検査・検品を自動化することを目的に、各社のニーズにあわせカスタマイズしたシステムをオンプレミスで構築し提供してまいりました。製造業界に求められる品質要件は大変厳しく、モノづくりの現場では、不良品の見落としをなくすために厳格な検査基準のもと、高度な検査・検品が実施されています。そのため、AIによる画像解析を用いて検査・検品の自動化を実現するには、熟練したエンジニアニアリングのナレッジと技術が必要となります。一方で、国内のエンジニア不足は深刻化しており、製造業界で高まる検査・検品の自動化ニーズに広く対応するためには、オンプレミスでのシステム提供に留まらず、AIのコンサルテーションやプログラミングの必要なく自社内でのシステム構築が可能なクラウドサービスの提供が不可欠です。さらに、より多くのモノづくりの現場で検査・検品の自動化を実現するには、導入コストおよび運用管理の負荷の低いシステムの提供が必要となります。アダコテックは、これらの課題を解決しモノづくりの現場の生産性向上に資するサービスを提供すべく、SaaSシステム「AdaInspector Cloud」の開発を進め、2020年12月にクローズドβ版をローンチ、2021年7月15日に正式版の提供を開始いたしました。
「AdaInspector Cloud」は、検査・検品の自動化システムの構築および実装を一気通貫で提供するSaaSシステムで、クラウド上で自動で学習しシステムを構築するサービスと製造現場で動作する検査アプリケーションとで構成されています。通常、製造業の検査・検品を、AIを活用した画像解析により自動化する場合には、検査対象となる製品画像の前処理の最適化、複数パターンの組合せによる学習手法の最適化処理、性能と処理速度を実現するためのプログラミング能力等が開発者には求められます。また、構築したシステムの検査精度を最大化するためにパラメータ※2の調整や精度の評価も不可欠で、実用化に至るまでこれらの作業を試行錯誤的に繰り返す必要があり、エンジニアの熟練した技術やナレッジが要されます。ところが「AdaInspector Cloud」では、難易度の高い検査・検品の自動化システムの構築と製造現場での実行を、 プログラミングの必要なくかつ簡潔かつ直感的な操作で実現することができます。AIや画像解析領域のエンジニアリングを専門としていない方でも、検査・検品の自動化システムを自社内で構築し、また、現場での動作を可能とすることを目指し開発を進めてきました。
クローズドβ版では、主に、ユーザー側で用意した自社の製品画像を利用し学習済みモデル※3を生成する機能と、生成した学習済みモデルの精度を評価する機能を提供していました。この度リリースをした正式版では、それらの機能に加え、クラウド上で生成したモデルを使い工場で良品・不良品を判定するためのアルゴリズムをAPI※4として提供しており、検査・検品の自動化システムを一気通貫で構築できるサービスとなりました。
アダコテックは、「AdaInspector Cloud」の工場の実ライン導入を加速し、検品・検査の自動化を普及していくことで製造現場における生産性向上に技術で貢献し、「モノづくりの進化と革新を支える」というビジョンを実現を図ります。
※1 HLAC特徴抽出法とは：画像の解析や認識等に用いられる認識精度に優れた汎用かつ高速な特徴抽出法。検査対象の形状や大きさを計算する際、複雑な処理を行うDeep Learning技術とは対照的に、画素値（各画素の色の濃淡や明るさを表す値）を積和演算するのみで算出可能なので、市販PCで瞬時に計算できる。また、位置不変性（認識対象の位置が変わっていても同じものだと認識できること）及び、加法性（対象が2つある場合にそれぞれの特徴の和が全体の特徴となること）という特性から、画像のなかで同じものを表す領域の境界線を見つける必要がないことや（セグメンテーションフリー）、画像に複数の異常が発生した場合も個別に特徴を認識することができるといった、画像認識にとって好ましい性質を備えた特徴抽出法である
※2 パラメータとは：「変数」を意味し、機械学習や深層学習を実行する際に学習のパフォーマンスや精度を高めるために、アルゴリズムに対し調整する値を指す
※3 学習済みモデルとは：アルゴリズムを使ってある特定の分野に絞りデータを解析することで、その中に規則性や関係性を見つけ出す「学習」を通し作られた、具体的な計算式／計算方法を指す
※4 APIとは：Application Programming Interfaceの略で、ソフトウェアやプログラム、Webサービス同士をつなぐインターフェイスを指す
AdaInspector Cloud システム概略図
アダコテックは産総研が開発した「HLAC特徴抽出法」を用いた画像・動画解析技術を軸に、従来よりも効率的な異常検知を可能とするソフトウェアを提供しているテクノロジーカンパニーです。本技術は、少ないデータ量で高精度の解析ができるほか、異常として学習したものを検出するのではなく「正常を逸脱したものを検出する」モデルのため、前例のないようケースも含めてほぼ100%異常を検出することが可能です。また、常時並列演算を必要としないことから計算処理の負担が小さく、ノートパソコンのような汎用PCでもミリ秒オーダーの処理を実現・運用できるのも強みです。検査・検品の自動化をはじめ、お客様の生産性向上に技術で貢献し、「モノづくりの進化と革新を支える」というビジョンを実現していきます。
会社名：株式会社アダコテック
設立： 2012年3月
所在地：東京都千代田区神田小川町3-28-5 axle御茶ノ水302
代表：代表取締役 河邑 亮太
資本金：1億円（資本準備金含まず）
サービス内容：製品検査・検品の自動化
URL：https://adacotech.co.jp/service
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