Adacotech、AutoMLに全力投球しますという話
製造業×AIあらため、製造業×AutoML アダコテックの河邑(かわむら)です。本日はAdacotechで本格的に機械学習チームをつくるので、エンジニアを大募集していきますというお話です。
なぜ今か
アダコテックは製造業最大のアナログ領域である検品作業を自動化するための、画像解析プロダクト「AdaInspector Cloud」を提供しています。検査対象の良品の画像を100枚ほどアップロードすることで、ノーコードで機械学習の検査モデルを作成・検証することができます。
競合に比べての強みはAutoMLの仕組みにあります。画像に対する前処理、パラメータ調整、検証というプロセスをコンピュータの処理に落とし込み、クラウドによって分散並列化し、高速で最適化を実行しています。また、一般的なAIだとこのプロセスがブラックボックス化してしまいますが、独自の説明性の高いロジックを活用することで、説明性を担保し、ユーザが手触り感を持って試行錯誤できる環境を提供しています。
プロダクトの現在地ですが、2021年7月の正式リリースから1年ほど経過しました。これまでの1年間での開発投資は、製造業のお客様から求められるとても高い「当たり前品質」を満たすべく、(短期的に)効率よくアルゴリズムの精度を上げていくことに集中してきました。(検品作業においての見逃しは即お客様からのクレームに繋がるため、False Negative 0%がミニマム要求となっています。)
結果として、いくつかの技術的ブレイクスルー(随時論文を発表)も経て、ホンダ様やパナソニック様など日本を代表する大企業ともお取引をさせて頂けるまでになりました。これからは当たり前品質を前提に、「いかにスケールさせていくか？」「いかにプロダクトとしてのUXや付加価値をあげていくか？」を追求するフェーズにあり、今がAutoMLに投資するタイミングだと確信しています。
AutoMLがどのように事業価値に繋がるのか
1つ目が、事業のスケールです。
前述のとおり、アダコテックの強みは、MLOpsの根幹を担うAutoMLの精度にありますが、実際の検査課題は複雑で精度の高いモデルを構築するために、優秀なエンジニアが匠の技を駆使して乗り越えてきた場面もありました。こうしたノウハウをAutoMLに継続的に実装することで、エンジニアに依存しない形での成長が可能となり、ROIが劇的に改善することを見込んでいます。
2つ目が、UXの改善です。
アダコテックの強み(その2)は非ブラックボックス性にあります。Deep Learningを利用せず、ユーザの直感的な感覚と合致するような形でAutoMLのフローが組まれています。今後は更に広域なパラメータ探索を実現しつつ、同時にモデルの再現性と説明性を高めるための開発投資をすることで、プロダクトのUXを継続的に改善することを目指します。
3つ目が、事業の付加価値の向上です。
これまでのプロダクトは検査モデルをクラウド上で生成するプロセスに注力していましたが、これからは検査の現場(オンプレ環境)も含めて全体プロセスの最適化を実施することで、プロダクトの付加価値を上げていくフェーズに移行します。
製造現場での運用イメージを掴んで頂きやすい動画を共有させて頂きましたが、製造現場は同じことの繰り返しのようにみえて、実は母材･機材変更が発生したり、新製品の投入が行われたりと、随時環境が変化します。こうした環境変化に応じてパラメータを再調整する必要があり、オンプレで取得したデータをクラウドにシームレスにフィードバックし、モデルを更新する仕組みを構築中です。また、不良の発生原因に応じて、前工程の製造工程を最適化することも視野に入れています。一連の製造プロセスを最適化することで、本質的にお客様のものづくりのスループットを最大化するようなソリューションを目指していきます。
さらにその先も･･･。 ぜひカジュアル面談で
まだ詳細は言えないのですが、弊社の事業領域は検品以外にも及んでおり、直近では中長期の構想を見据えてセンサや動画を扱う案件も精力的に進めています。あらゆる現場データをもとに、アダコテックが誇るAuto MLのプラットフォーム上でものづくりが最適化される世界を目指していきます。個人的にとてもワクワクしている構想で、ご興味持って頂けましたら是非カジュアル面談でお話をさせて下さい！
カジュアル面談は以下リンク先まで
https://meety.net/matches/nVqkOGIMNYvX
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