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AIエンジニアがアダコテック事業拡大のカギを握るワケ

製造業×AIのアダコテックでAIエンジニアを担当している、井上です。
この度、2022年4月にアダコテックはシリーズBで11億円の資金調達を実施したことを発表しました。

このnoteでは、アダコテックにおけるAIエンジニアの役割と、その面白さをご紹介したいと思います!
関連してオンラインイベントも実施予定ですので、ご都合がつくかたはこちらもぜひご参加ください!

アダコテックのAIエンジニアってなにやってるの?

アダコテックのAIエンジニアの業務は主に以下2つとなります。

  • コア技術の開発とプロダクト化

  • PoCプロジェクトの技術面におけるリード
    ※PoC (Proof of Concept) : 概念実証

これらの業務は、製造業のお客様からデータを頂き、それを解析していくフローの中で発生していきます。図で示すと、こんなイメージです。

※ AdaInspector Cloudとは、アダコテックが提供しているSaaSシステムです。
ユーザーは画像データをアップロードし、検査モデルの学習および検査テストができ、
モデルのダウンロード後にはエッジ(設備環境)での検査処理実行が可能です。

検証フェーズやライン導入支援フェーズにおいて、現在のプロダクトにおける課題や改善点はバシバシと出てきます。そりゃぁもうバシバシと
対象製品を撮影した画像データは、使っているカメラ・照明機器によって見え方は全く異なりますし、同一の撮影環境でも製品種類やロット、加工条件によっては様々な表情を持っています。さらにはお客様メーカごとに、検査に求められる水準(検出精度、検査時間、運用のしやすさ等)も異なります。

ゆえにアダコテック内で、ある一種の勝ちパターンが存在していても、製品メーカ、業界そのものが変わると苦戦を強いられるケースがあります。そういったとき、アダコテックのコア技術/プロダクト課題、そしてお客様課題を解決するための「要素技術開発プロジェクト」が立ち上がります。
ただし、このプロジェクトはむやみやたらに発足しているわけではなく、定期的なエンジニアMTGや、社員全員の案件振り返りMTGによって慎重に検討を行い、多くのお客様にとって「実用性の高い」ものが選択されてプロジェクト化します。

このようにアダコテックAIエンジニアは、お客様データの検証および支援をしながら、要素技術の開発を行い、アダコテックのコア技術とプロダクトを日々進化させています!

アダコテックにAIエンジニアが必要な理由

さて、現状アダコテックには5名のAIエンジニアがいます。その5名で、「日本全国」のお客様の支援をしています。
近年は、おかげ様でアダコテックの存在が広まり、多くのお客様に弊社SaaSシステムを触っていただいております!

日本全国のお客様を支援

しかし、今回のシリーズBの資金調達を皮切りに、アダコテックは日本から「海外」のお客様にも目を向けるようになります。また、現在は「自動車業界」「電子部品・半導体業界」をターゲットとしていますが、対象業界の拡大もしていきます。そうすると、現状の組織規模では、手も頭も回り切らなくなることが目に見えています。

多くの国や業界に存在する検査自動化の課題を解決していくためには、AIエンジニアを更に採用し、組織戦闘力を向上させる必要があります。

全世界のお客様を支援

組織戦闘力が向上すれば、多くのお客様の検査課題を解決し、弊社SaaSシステムが検査における「技術デファクト」になり得ます。
また、検査工程だけではなく、その前後工程の改善まで広がるようなプラットフォーム構築も目指しています。一例ですが、以下の図のように、検査結果(不良率、欠陥傾向など)を前後工程と共有することで歩留まり改善が期待できます。これによって、お客様が目指す工場DXに貢献することが可能となります!!

前後工程への改善フィードバック

・・・だんだんと夢を語る記事になってしまいました。ただ、アダコテックはこれを実現することが可能な技術を持っていると確信しています。

「アダコテックもルールベースや深層学習を使っているんでしょ?」


いいえ、HLACです。


HLACには以下のような特徴があります。

良品データのみでモデル作成が可能。(教師無し学習)

不良品データを収集しにくい製造業にとって効果的

CPU駆動であるため汎用的なPCで処理が可能。(設備の低コスト化)

モデル学習はクラウドサービスであるため、インターネットに繋がっていればOK

異常判断根拠に対する説明性がある。(ブラックボックスではない)

ヒートマップ描画はもちろん、10個ほどの設定パラメータそれぞれに意味があるため、誤報/失報時にとるべきアクションを決めやすい

これらの特徴により、AIを検査の現場に導入する際に発生し得る課題を解決することができます。また、冒頭に記載したようにHLAC技術を活用したプロダクトはまだまだ進化の可能性を多く秘めているので、そのための要素技術開発を高効率に回していくことも可能です!

HLACの詳細については、弊社メンバーが書いた記事があるので興味のある方は以下をご覧ください!

アダコテックにジョインしたらどうなる?

最後に、大手製造業からスタートアップに転職した私が、アダコテックに来て良かった!と感じたことを少しご紹介したいと思います。

私の経歴については、こちらにちょこっと書いています!

日本発のHLAC技術を活用して、製造業で最も難しい外観検査課題を解決することが可能。

ルールベースでもディープラーニングでもない、HLACを活用しつつ、この技術を更に進化させながら、お客様の難しい課題を解決することができます。

画像処理経験者であればご存じ「大津の二値化」発明者である大津展之先生(HLAC発明者でもある)との定例MTGがあり、アドバイスを直接頂ける。

激アツです!かくいう私も大津先生に惹かれてJoinした者です。

他分野のスペシャリストたちが身近にいる。

大企業だと部門ごとに部屋や拠点が区切られているため、交流が難しいのですが、弊社のようなスタートアップでは、すぐ目の前に他分野のスーパーサイヤ人級の人材がいるので、ヤムチャレベルな僕は毎日いやでも刺激を受けまくりです(笑)

アダコテックは成長加速期であるので、自然とスキルアップしていく。

コア技術/プロダクトが進化していく環境に身を置くことで、とても多くの学びがあります。
特定技術を極めるも良し、周囲のサイヤ人たちに刺激を受けながら様々な技術を幅広く経験していくも良し、成長期である会社だからこそのメリットですね!

さいごに

アダコテックでは、今回の資金調達を機に、エンジニア採用に一層力を入れていきます!採用ピッチ資料もリニューアルしましたので、こちらもぜひ見てみてください。

AIエンジニアの採用情報はこちら
カジュアル面談(Meety)も歓迎ですので、まずはお話を聞いてみたいという方はこちらからお申し込みください。

お話しできることを楽しみにしています!

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