こんにちは！
Pros Cons代表の安部です。

当社は大きく３つの柱があり、それぞれについてマルチタスクで仕事をしています。

１．AIシステム開発事業（受託開発。トレーニングやコンサルティング含む）
２．自社製品開発事業
３．中古車ビジネス立ち上げ事業

今回は「２．自社製品開発」について、取り組みをご紹介をしたいと思います。

現在、当社では自社開発をした独自の画像認識技術「Gemini」のうち、
教師なし学習アルゴリズムをモジュール化し、簡易UIを備えて製品化をしようと考えております。

我々にお声がけを頂く際に多くの会社様から聞くのが、
「AI会社に外観AI検査の話をしても、一つの製品しかできないと言われる…製品の数だけ工数とお金がかかる。 我々のような多品種少量生産ラインの多い会社ではそれでは使えないんだよなぁ」
といった悩みです。

多くのAIプロジェクトでは「ちょっと使ってみたい！試してみたい！」というニーズに対しても専用開発となってしまい、時間と工数とお金を多く掛けたのにできたのは一つだけ。という現状があります。
既存の非プログラミングサービスを利用する際も、結局はアノテーションなどの画像加工やパラメータ調整に多くの時間が割かれてしまいます。
「AIはお金や手間が多い割には使えないと思っている」とか「今はまだ普及段階ではない」といった意見を聞く度に悲しい思いをすると同時に、現状に対して歯がゆい思いをしてきました。

我々はAIをもっと安価で、広く試しに使える世の中になって欲しいと願っています。
社員一同で検討し、お客様の意見も総合し考えた末出した答えが、
「まずは教師なし学習で安価でさっと試して感覚を掴んでもらう。作り込みはその後で相談しながらすればいい。」というものです。
「AIは使いたいけれど、予算が…投資効果が…担当者が…」とモヤモヤしているよりもスモールスタートをし効果を見ながら詳細を検討してもらう方が良い結果になることが多くあります。帰納法的な性質や現場を巻き込んだ精度検証/改善など、AIプロジェクトは通常のIT開発とは違う面も多くあり、実践的な検証をスピーディにこなしていくことが成功への大きなカギになるからです。
そうした際に手っ取り早く低コスト、少工数で利用できるモジュールを提供したいというわけです。

最初から全てを完璧に判断できるAIモデルはありません。
当社のモジュールを活用することで、どういうデータの準備が必要なのか、どういった点に注意をしていけばいいのかなどを感覚として掴み、業務利用をする際の勘所を掴んで言って欲しいと思っています。

それでは、実際に当社モデルを使うとどのような風に結果がでるのか試したものがこちら。

ボール表面の異常検知

コアラのマーチの絵柄異常検知

上のボールの事例では200フレーム、下のコアラのマーチでは375フレームの"正常"を覚えさせ、
それと合わないものを"異常"としてヒートマップで表現しています。
青が正常、赤が異常として表示されます。

検査対象の大きさの調整などの若干の工数は発生しますが、現場の方々が難しい調整等を考えることなくAIを使えるように工夫しています。
食品、金属、繊維（布）など多種多様な導入先が考えられ、簡易UIと共に今秋～今冬の提供開始を考えています。

これらのプロジェクトを一緒に進めて行きたいとワクワクするあなた！
是非ご応募お待ちしております。

求人はコチラ。
※近日公開予定「教師なし学習（コアラのマーチ編）ができるまで」はコチラ。