株式会社MENOU （メノウ　本社：東京都中央区、代表取締役CEO：西本励照） は、「検査に付加価値を」をミッションに掲げ、 AIの専門知識やエンジニアでなくても誰でもAIモデルの開発・学習・運用を一貫してノーコードで利用できる「MENOU AI開発プラットフォーム」を提供しています。 

モノづくり企業のブランド・信頼を構築しているのは造られたモノの品質です。しかし、その品質を担保するための検査工程はコストセンターとして捉えられ、積極的な投資がなされていないのが現状です。 

MENOUはこのような矛盾した状況を解決するために、検査工程が設計・開発・製造へ有意義なフィードバックをもたらす工程になるソリューションを提供します。 

「モノづくり」の価値を支える「検査」 

幼少期からモノづくりに触れる環境にいたこともあり、卒業後は日本の先端でモノづくりをしている大手光学機器メーカーにエンジニアとして入社しました。 

入社後は、画像処理のアルゴリズムをプログラミングしてお客様に届けていたのですが、チューニングが大変かつ現場（お客様）から第三者である開発者への検査仕様の言語化の難しさを感じていました。それだけ人の目による検査はとても複雑であるのです。 

製造業における目視検査は、「モノづくり」においてブランド価値を生み出す工程だと考えています。しかし、その重要な工程である「検査」ですが、大半の企業では費用削減であったり、検査員が集まらず次の世代の担い手が減少してきていという課題を目の当たりにしました。 

このままでは日本モノづくりの"良質さ"を次の世代へ継続することが困難になってしまうのではないかという危機感を持ち始め、日本の品質の衰退への恐怖を覚えました。 

重要な役割を担っている「検査」の人材不足により、日本ものづくりを継続していくことが困難であるという現場をたくさん見てきましたので、「今」製品クオリティを維持するための技術が必要であると思っていました。そしてこれまでの経験から、人間の目視検査と、日ごろ人が使っているカメラ画像とディープラーニングによる外観検査自動化の組み合わせがよいと確信もしました。 

世の中が日々変化・成長していく中で、よりスピーディーにお客様への要望に応えることが求められているのではないかと想い、MENOUを創業に至りました。 

MENOUが提供するプロダクトとは 

さまざまな外観検査を自動化するためのサービスがありますが、MENOUが提供するプロダクトが他のサービスと大きく異なる点は、ディープラーニングを使って目視検査をすることがゴールではないという点です。 

ユーザーが自ら検査アルゴリズム（AIモデル）作ることができ、AI専門知識が不要になったところに着目したのが MENOU AI開発プラットフォームです。 

ディープラーニングを使うことによって、従来はエンジニアしかできなかったAI検査装置の構築を、特定の専任エンジニアに頼らなくても作れるようにしました。 

人の目による検査で微妙なニュアンスである「少しの汚れ」「ややバリが多い」などの曖昧な表現を仕様化・言語化して第三者に伝えることの難しさを知っている私たちだからこそ、現場に近い方が自分たちでモデル作成からメンテナンス、構築していく必要があるのではないかという今のノーコードを採用したプロダクトに辿りつきました。 

仕様化できていない状態で第三者に伝えて作成したAIモデルは、現場では置き換えることができないモデルが納品されてしまいます。せっかく高額な費用と時間を掛けて作った検査AIモデルも、第三者が作って納品することを繰り返していては何も解決できないのではないかと再認識しました。 これは外注だけではなく社内でも十分に起こり得ます。やはり現場に近い人が開発にかかわることが一番のソリューションになるのではないかと考えます。 

「検査に付加価値を」

モノづくり企業では検査を必ず行っておりますが、検査＝コストと思っている方が多いのが現状です。検査はコストセンターだと思っており、目視検査員を減らすために”検査の自動化”をしていこうという動きがあるのですが、投資の対象ではなかったんですよね。 

しかし、実際は製品価値やブランドの信頼を担っているのが検査工程でもあるので、矛盾した状態になっているのではないかと思いました。 

検査は品質担保だけではなく、なぜそういう状態になったか全ての工程の結果を反映したものになります。 

例えばバリが発生した場合、検査結果をもとに要因分析を行い、上流工程の機械に何か不具合があるのではないか、ということが分かります。機械のプレスの状態が良くないので、加工部分の改善や設計の見直しなどをすることで、より良い品質のものを作るための改善を可能とします。 

AIを用いて検査を自動化することによって、検査データを蓄積し、検査した画像の保存・検索ができるため、品質向上に加えトレーサビリティも向上します。 

設計へのフィードバックや、ある課程を減らすことで工数や材料費削減したりと、検査結果を可視化してあげることで、検査はとても価値のあるデータになります。 

「検査」という工程にはとてつもない価値があるということを全てのものづくり企業に浸透させることが MENOUのミッションだと思っています。 

「MENOU AI開発プラットフォーム」の強み 

人の目による外観検査はとても複雑な工程を組み合わせており、難しい検査を自動化しようすると、複合的な検査を自動化するには機能がしっかりと網羅できているサービスである必要があります。 

その点、現場出身のメンバーが作り上げたプラットフォームであり、実際にこんな機能があったらよいと思う機能を備えているMENOU AI開発プラットフォームは、技術面においてやりたいことをしっかりと実現できるサービスだと自負しています。 

検出した欠陥箇所に対して定量的にはかる必要があると思うのですが、そのためにMENOUはAIのソフトウェアではあるのですがルールベース画像処理がハイブリッドで使えるのが強みでもあります。 

例えば汚れの検査の場合、このくらいの汚れ具合であれば不良品としましょうと曖昧な判断ではなく、AIが検出した汚れに対して、ルールベース（輝度分類タスク）を合わせて使用できることによって、この色または濃さ以上はNG品であると定量的な判断もすることが可能です。 

また、欠陥などに対しては、サイズ・長さなどの閾値を決めて、検査員が限界サンプルなどと比較しながら判断していることと同じことをAIとルールベースを組み合わせることで実現することが可能となっています。 

圧倒的に検査に必要な機能を兼ね備えており、最終的にお客様が社内にノウハウを残すことを支援するツールとなっています。 

冒頭にもお話ししましたが、言語化できないという課題、そして変わり続ける仕様に対応することには費用も時間もかかることから、内製できないサービスでは同じ課題を持ち続けることになりと思います。 

自動化するためのシステムを開発してもらうビジネスモデルが多い中、MENOUは自動化するためのノウハウであり、そして支援するためのツールを提供する、お客様にノウハウを残すサービスになっています。 

検査に付加価値を 

ものづくりに携わる人たちが楽しくアップデートしていって欲しい、という想いがあります。 

実際検査工程においては人材確保が難しくなってきており、検査に付加価値があることを世の中に浸透させていくことが重要だと考えています。 

これまで検査におけるシステム開発に対して外注という選択肢しかなかった企業も、設計～開発までを内製し自分たちで自動化できることがMENOUの強みなんです。 

まずは自分たちで自動化を、そして検査データを使って工程を改善していくお手伝いをさせていただくことが、MENOUの次のステップだと思っています。 

検査自動化を効率よく行ってもらうために、MENOU-TE（メノート）でAIモデル開発・学習を、MENOU-RN（メノーラン）で現場への組み込みを、そして今後はトレーサビリティ向上のための解析機能も実装を予定しております。 

MENOU AI開発プラットフォームを使って、検査工程の向上に貢献していきたいと思っています。 

■MENOU採用情報 

ここまでお読みいただき、MENOUに共感・興味をもってくださる方は下記フォームよりエントリーをお待ちしております。 

https://menou.co.jp/recruit/

■MENOU 無償検証「お試しAI検証」 

ワークの写真を数十枚から、検査AIの実現可否やタクトタイムなど、PoCを最長２週間で構築し、簡易レポートをご提出します。必要に応じて撮像もこちらで行います。 

https://menou.co.jp/menou-in/