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インタビュー 2019.09.10

オープンソースのAI・ディープラーニングで、製造業の課題を解決。株式会社RUTILEA「SDTest」

日本では人手不足が深刻化している。人手不足の影響はさまざまな分野に及んでおり、この問題を解決するためには、労働力の自動化が必要不可欠だ。

そんな労働力を自動化する技術の中から、オープンソースのAI・ディープラーニングによりファクトリーオートメ―ションを実現している株式会社RUTILEA「SDTest」を紹介したい。

製造業の課題を解決するためのサービスだという。詳しく見ていこう。

オープンソースのAI・ディープラーニングによりファクトリーオートメーションを実現「SDTest」

引用:https://www.rutilea.com/sdtest.html

――株式会社RUTILEAのサービス「SDTest」について教えてください。

SDTestはAI・ディープラーニングによりファクトリーオートメーションを実現するためのソフトウェアです。特徴はオープンソースであること。ソースコードが公開されていますので、透明性が高くなっています。

検査ソフトウェアの多くが検査装置ベンダーの独自のノウハウでできており客観的な検証が不十分なことが多いのに対して、SDTestはソースコードや検査手法が公開されていることによって客観的な検証がなされます。

また、企業さんが製造ラインに載せていくにあたって、トラブルの対処などがしやすくなっているんです。

オープンソースを使っているため、開発期間が短く、投資コストも抑えられます。中堅企業さんやティア1~2の企業さんの投資決済の負担を軽くできるのもポイントですね。

――SDTestのユーザーについて教えてください。

SDTestは外観検査向けに開発しました。製品を手で見て傷がないか確認する工程や、カメラで撮って拡大した画像の中から傷を見つけたりする工程を、異常検知のアルゴリズムで自動化します。

これまでの外観検査では、不良品のデータが集めにくい課題がありました。不良品をたくさん学習させて、精度を高めようとしていたんです。

一方弊社では、良品のデータを学習するだけで、外観検査ができるようになります。良品と不良品の差分を取るアプローチをすることで、教師データが少なくても学習することができるんです。

また、教師データ自体が荒れている場合も対応できます。その場合は、荒れた画像ごと教師データとして使い、荒れた中での良品を学習することで対応します。

従来のサービスでは、アルゴリズムがディープラーニングを使わず、ルールベースで行われていることがありました。ルールベースのシステムの場合、傷の種類を定義しなければなりません。そのため、時間もコストもかかってしまいます。

また,SDTestはちょっとしたカスタマイズをすることで外観検査に加えて磁粉探傷試験やX線画像解析はもちろん音響探傷試験やEddy Current Test等にも適用可能です.

弊社のエンジニアは、東京大学、京都大学出身のプロフェッショナルで構成されています。そのため、新しい研究成果の導入や新規製品の開発を発展的に行うことができます。

――競合について教えてください。

ソフトウェアを組み込んだ製造業の分野には、AI系のプラットフォームサービスやコンサルティング企業があります。それらの企業は競合になりますね。

――強みについて教えてください。

精度や価格、開発時間を含めてさまざまな強みがあります。その中でもやはり、オープンソースならではの強みがありますね。

ティア3~4の企業さんには、SDTestを商社さんとタイアップしてハードウェアとして提供することを考えています。そうすれば、コストも抑えることもできますし、より安心して使えるサービスを使いたい・使えるものをより良くしたいという需要にこたえることもできます。

外観検査の市場は潜在的には3兆円規模はありますが,現在はまだまだ小さなものです。中小企業にはまだまだ導入が進んでいない。そのため、このような取り組みを通して、開発環境を大きくしていきたいですね。

製造業の課題を解決したい。その想いを実現するために、株式会社RUTILEAは最高の環境だった。

――株式会社RUTILEAにジョインするまでの経緯をおしえてください。

新卒では、野村證券で営業をしていました。その後、経営学で大学院の修士を取り、三菱UFJメリルリンチPB証券(現:三菱UFJモルガン・スタンレーPB証券株式会社)に勤務。富裕層の個人と会社の両方のアカウントを見て、投資のサポートをする仕事をしていました。

7年半は名古屋に勤務していました。そのため、経営関係の仲間も製造業が多かった。外観検査や人手不足の相談を受けることが多くなっていましたね。

これらの実際に目の当たりにしている課題に対してアプローチしたいと考えていました。そんな中で、株式会社RUTILEAは、メンバーがすごくユニークで、解決策をもっていたんです。知見のあるメンバーが集まっていました。

京都大学出身者を中心に経営陣が組織されていて、スペックの高いインターン生もかなりの人数抱えていました。開発も早いですし、京都は文化の街で世界的な企業がたくさんあり可能性を感じました。

このような環境とメンバーでやったら、事業もうまくいくだろうと思ったんですよね。

そこで今年の4月に辞表を提出し、関係者各位に想いを持ってお話したところ、お客様や同僚にも思いが伝わって応援してもらえるようになりました。7月から株式会社RUTILEAに正式ジョインしました。

製造業と研究者の課題解決へ。海外進出も視野に入れる。

引用:https://www.rutilea.com/

――SDTestの今後の進化について教えてください。

現在、用途ごとにアルゴリズムを開発し、各社ごとにカスタマイズできるようにしています。

また、ティア1の会社さんからのダウンロードもおよそ20社ほどあります。このようにまずはリードの案件から取っていきたい。

加えて、オープンソースの強みを生かして、アルゴリズムを載せたUIをすぐに開発できるようにもなっています。このような分野に今後取り組んでいこうと思いますね。

――ミッションについて教えてください。

私には、製造業の課題を解決したいという想いがあります。また、代表取締役社長の矢野は博士課程に行くときに日本の博士の収入が低いことに問題意識を持っていました。

これらの課題を解決するためには、日本の博士課程の基礎研究はグローバル的に見て強いという点をいかし、グローバルな研究者のところにプラットフォームを作る必要があると思っています。現在、そのプラットフォームを鋭意開発中です。来年の今頃にはそのプラットフォームが世界に向けて発信されていることを確信しています。

そのためには、海外にもサービスを広めていく必要もありますよね。海外のエンジニアにも使ってもらえるようなサービスも作っていきたいですね。

製造業の課題解決へ。株式会社RUTILEAは活躍の幅を広げていく。

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投稿者プロフィール

橋本 雅弘
橋本 雅弘
大学では社会福祉学を専攻。現在はStartupTimesのほか、日本最大級のAIメディア「AINOW」でも執筆。学生スタートアップ特化型アクセラレータープログラム「GAKUcelerator」でメンターを勤める。

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