Ristは、製造業の外観検査に特化したデータセントリックなMLOpsプラットフォームの導入およびAI活用の内製化を支援する「Data-Centric AI powered by LandingLens」のサービスを2月1日から開始する。

日本企業におけるAI技術の活用状況の調査において、「導入している」と回答した企業の割合は全体の20.5%（最新年度のデータ）となり、1年前の調査結果（4.2%）との比較では約5倍に増加しているものの、まだまだAIの導入は進んでいないという。導入課題の1位として、「AI人材の不足」が挙げられている。（出典：DX白書2021 https://www.ipa.go.jp/files/000093699.pdf）

AI人材の不足の課題は、製造業においても例外ではない。製造業においては、外観検査工程の検査員の高齢化と不足が深刻な課題となっており、外観検査工程の自動化・省人化が早急に求められている。最近では、自動化・省人化に貢献する「AIによる検査機能を搭載した外観検査システム」（外観検査AIシステム）の導入事例も珍しくなくなってきているが、一般的な外観検査AIシステムの場合、検査対象の製品の一品種ごとに一つのAIモデルを作成する必要がある。

多品種少量生産の製造業の場合、作成しなければならない膨大な数のAIモデルに対して、その作成を行うAIエンジニアの数が足りない、あるいは、膨大な数のAIモデルの作成にそれほど多くのコストをかけられない、といった課題が多く発生している。そのため、外観検査AIシステムの普及は急速に進んでいるとは言えず、「検査員の高齢化と不足」という根本課題に対する解決の道筋はまだ見えていない。

Ristでは、この課題を解決するため、「Data-Centric AI powered by LandingLens」のサービスを開始する。「データセントリックAI」では、AI開発の中心を「AIモデルの改善」ではなく「データの質の改善」に置き、「AIエンジニア」ではなく「現場の検査員」がAI開発の主体となる。Ristは、本サービスの展開により、製造業における外観検査AIの導入・活用のボトルネックを解消し、外観検査AIの普及を加速させていくとしている。

関連URL

「Data-Centric AI powered by LandingLens」
Rist