R2R検査は次のステージへ。Kapito JapanはAI外観検査fastable.aiでCONVERTECH2026に単独出展。従来AOIの制約を超えた“使えるAI検査”をぜひブースでご確認下さい。

100µm以下の微細欠陥、ロットばらつき、条件変更、想定外欠陥――従来AOIが苦手とする領域をKapitoは完全に克服。“見つける”から“改善する検査”へ。

開必拓数據股份有限公司（KAPITO INC.）

2025年12月12日 16時52分

【展示会情報】

展示会名：CONVERTECH 2026

会期：2026年1月28日（水）〜30日（金）

会場：東京ビッグサイト

小間番号：2W-N09（Kapito単独ブース）

出展内容：fastable.ai 実機デモ・欠陥統計・工程改善ソリューションの紹介

東京都による海外スタートアップ支援プロジェクトに採択され、2024年に台湾本社 Kapito Inc. の日本法人である Kapito Japan株式会社を設立しました。
同社は 2026年1月28日（水）〜30日（金）に東京ビッグサイトで開催される CONVERTECH 2026 にて、R2R製造向けAI外観検査ソリューション fastable.ai を単独出展します。
fastable.ai は、従来AOI（ルールベース検査）が抱える「検出できない・安定しない・改善につながらない」といった構造的な限界を解決し、
“検査 → 判定 → 分類 → 分析 → 改善 → 予兆検知” を一体化した、R2R製造のための次世代AIプラットフォームです。

1. 従来AOI（ルールベース）の限界を、Kapito fastable.ai がどのように“すべて”解決するのか

従来のAOIには、R2R製造の現場で頻発する以下の問題がありました：

■ 従来AOIの根本的な弱点

閾値（ルール）依存のため、設定変更が多く安定しない

100µm以下の微細欠陥を検出できない

想定外の欠陥（新規欠陥）を見落とす

ロット間ばらつきに大きく影響される

素材差・光源差・背景変動に弱い

調整工数が大きく担当者依存

微妙な欠陥が誤判定しやすい

「なぜ欠陥が出たのか」が全くわからない

結果として “欠陥を見つけるだけの検査” に留まる

➡ これらはすべて、R2R製造の改善活動を根本的に阻害する要因です。

■ Kapito fastable.ai が解決するポイント（全領域で逆転）✓ 新しい欠陥もAIが学習して自動対応✓ 個体差・ロット差・条件変更に強く、安定判定✓ 背景や光の変動にも強い✓ OK/NGだけでなく、欠陥種類まで自動分類✓ 欠陥の意味・傾向・発生源まで理解できる✓ 工程改善・予兆検知につながる統計分析✓ 設定工数が激減し、現場負担を大幅に削減

➡ 結論：
従来AOIの弱点は全て fastable.ai が解決。
“見つける検査” から “改善へ導く検査” へ世界が変わる。

２. 欠陥“50種類以上”を高精度抽出。ミクロンレベルでも見逃さない

fastable.ai の独自CNNアルゴリズムは、
R2R製造で発生する欠陥を50種類以上に自動分類し、高精度に抽出します。

キズ、異物、黒点、塗布ムラ、ピンホール、シミ・変色、ブリスターなど、
従来AOIが最も苦手としてきた欠陥を網羅。

100µm以下の微細欠陥や想定外欠陥にも対応し、
閾値調整に依存した“調整地獄”から現場を解放します。

3. “検査で終わらないAI検査”──工程改善・予兆検知までつながる

fastable.ai は、単なるNG抽出ではなく、
欠陥種類ごとの発生傾向、位置分布、頻度推移などを
AIが自動で可視化します。

これにより
「なぜこの欠陥が出たのか」が分かり、
工程改善や再発防止、予兆検知につなげることが可能になります。

4. ライン変更・素材変更が多いR2R現場でも“止まらないAI”

素材・光源・条件変更が日常的に発生するR2R工程でも、
fastable.ai はAIモデルの継続学習により迅速に適応。

新素材・高速ライン・多品種小ロット環境でも
安定した検査性能を維持します。

5. CONVERTECH来場者層と高い適合性

fastable.ai は、
アルミ箔・銅箔、LIB電極材、機能性フィルム、電子材料など、
R2R中核分野で導入・検討が進むAI検査です。