AIプロジェクトからAI製品へ、慧穩科技は5年の歳月を歩んできました！
大小合わせて10を超える分野、30社の企業でAI導入の経験を積み重ねてきたことから、慧穩科技はDomain AI SaaSプラットフォームを構築し、企業のAI技術の迅速な導入を支援しています。約50%以上の時間を節約できる見込みです。
2016年に設立された慧穩科技は、スマートファクトリー向けAI画像認識ソリューションのプロバイダーです。Domain AI SaaSプラットフォームは、データクレンジング、ラベリング・整理、AIの学習・モデル構築、ソフトウェアとハードウェアの統合などのサービスで顧客を支援し、AIの最新アルゴリズムを活用して現場への実装を実現します。
5年かけて一振りの剣を磨く 慧穩科技、プロジェクト経験を積み重ねAI製品へと磨き上げる
慧穩科技のCEOである林耿呈氏は、同社にはAIの現場導入に関する豊富な経験があり、ゴルフボール、繊維業、石油化学業、半導体、水資源の分野でいずれも導入に成功し、相当数の応用事例を蓄積していると述べています。
▲慧穩科技は豊富なAIプロジェクトの経験を積み重ね、Domain AI SaaSプラットフォームを打ち出しました。図はプラットフォームのシステム構成図です。
同氏は、産業界がAIの現場導入を成功させるには、三つの大きな課題に直面すると分析しています。
課題一、人材不足：伝統産業からハイテクの半導体産業まで、AI技術を専門とし、かつドメイン知識にも精通した人材を見つけるのは非常に困難です。とりわけ伝統産業と中小企業ではIT人材を探すだけでも容易ではなく、AI人材となればなおさらです。時間をかけてAI人材を探すよりも、既存のAIプラットフォームを活用し、ノーコード（No-Code）で、既存のドメイン専門家がAIを使い、運用保守できるよう支援するほうが得策です。そうしてこそ、現在のテクノロジー人材不足の問題を根本的に解決できます。
課題二、導入効果の評価が難しい：統計レポートによると、AIの現場導入の成功率は高くなく、海外でも価値を創出できたAI導入事例はわずか5%にとどまります。慧穩科技がプロジェクトを通じて検証したAI導入の成功率も、およそ5%～10%前後です。
林耿呈氏の分析によると、その難しさは、AI導入の手順として、まず問題を定義し、産業のドメイン知識を理解し、AIモデルを適用し、さらに体系的に統合したソリューションを組み合わせて初めて産業上のビジネス価値を生み出せる点にあります。一連の手順は分野横断の統合であり、AI導入の効果を検証することは非常に難しく、時間と人手を積み重ねて初めて成果が生まれます。
課題三、コスト。導入のための人材であれ、時間であれ、あるいはドメイン知識とAIの融合であれ、いずれも時間を要します。時間がかかれば、目的の定まらない投資に陥る恐れがあり、導入に伴う無形コストは増え続けざるを得ません。さらにAIのハードウェア設備が加わると、関連費用が積み重なり、コストと効果の関係を評価できないという苦しい状況に陥ります。
産業界のAI導入における課題を解決するため、慧穩科技は、企業がAI技術を活用して製造プロセスや生産ライン上の問題を解決するのを支援してきた経験をもとに、検証済みのAIモデルを開発し、標準化されたAI SaaSを構築して、分野内の共通課題を解決しています。企業ごとの個別の問題やカスタマイズのニーズについては、標準化の基盤のうえで小規模なカスタマイズ調整を行います。現段階で、慧穩科技の製品は光学検査AI SaaSプラットフォームとスマート水管理AI SaaSプラットフォームの二大サービスに分かれており、いずれも使いやすく、監視と運用保守が容易なNO-Codeプラットフォームで、企業が低コストかつ高効率にAI技術を導入できるようにしています。
▲企業がDomain AI SaaSを導入することで、コスト削減や効率向上などの具体的な成果が生まれます。
林耿呈氏によると、慧穩が検証したAIの効果では、Domain AI SaaSプラットフォームを活用することで、光学検査の分野では10%～10倍の品質向上を実現でき、人件費を10%～50%削減できます。スマート水管理の分野では、エネルギー最適化において10%～20%の効果が得られます。
繊維業がAIプラットフォームを導入 欠陥検出率を1割高め、人手を半分に
例えば、繊維業の欠陥検査では、従来の人手による全数検査の場合、検出率は通常80%～90%の間でしたが、AI光学検査技術を導入した後は、検出率を95%以上に高めることができます。その後、人手で再検査または抜き取り検査を行うことで、欠陥検出率を10%も高められるだけでなく、人手を半分近く削減でき、効果は非常に大きなものです。
また、従来の汚水処理場では、汚水処理を制御する際、まず水質サンプリングの結果を観察し、そのうえでベテラン技術者や専門技師が手作業で設備の動的な調整を行っており、常時監視することができず、エネルギーの浪費を招きがちでした。AIを加えた後は、AIモデルが監視結果に基づいてモーターや設備の出力をどの程度にすべきかを推論し、一定基準の水質範囲に制御できるようになり、20%以上のエネルギー損失を削減できる見込みです。生活排水処理場や水道会社などはいずれも、汚水処理の状況の監視を支援するスマート水管理プラットフォームを必要としています。
「機械学習であれ、ディープラーニングであれ、あるいは動的調整型ニューラルネットワークや動的制御アルゴリズムなどのAI技術の導入であれ、いずれも主観的・客観的な条件が整う必要があります。製造プロセスを変えようとせず、完全にAIに依存するのであれば、やはり失敗に終わるでしょう」。林耿呈氏は率直にこう語ります。AIは万能ではなく、「照魔鏡」のように、これまで人手では見過ごされてきた事柄を一つひとつあぶり出すこともあります。そのため、改善したい問題と効果の検証方法を顧客と明確に定める、コミュニケーションと調整のプロセスが非常に重要になります。
台湾で足場を固め、東南アジア市場を視野に 5年でのIPO目標達成を見込む
林耿呈氏はまた、AI技術は絶えず磨き続ける必要があり、現段階で取り組んでいる目標は、多くのデータを必要とせずにAIがしっかり学習できるようにすることだと指摘します。加えて、AIに頼りすぎてもいけないといいます。同氏によれば、AIは諸刃の剣で、依存しすぎると膨大なデータに頼らざるを得なくなりますが、大量のデータの収集とクレンジングには相当な時間がかかります。従来型のアルゴリズムとAI技術を組み合わせて活用することが現時点で最善の方法であり、AI技術がまだ完全でないうちは、従来型のアルゴリズムと既存のAI技術でまず顧客の問題を解決します。そして、AIの自動学習、因果関係、Mata data learningなど、強い人工知能に近い領域でブレークスルーが起きれば、よりビジネス価値のあるソリューションをもたらす助けになるとしています。
台湾国内の産業への応用を引き続き推進するほか、慧穩科技は2022年にDomain AI SaaSプラットフォームを東南アジアなどの国々へ展開することも計画しています。慧穩科技は最近、シリーズAの資金調達を積極的に進めており、これまでの成功を土台にDomain AI SaaSの深さと広がりを継続的に拡大していきます。中期的にはシリーズA+またはシリーズBの資金調達も行い、今後5年ほどで株式上場（IPO）の目標を達成することを目指しています。
▲慧穩科技のチーム。
▲慧穩科技の創業者兼CEO、林耿呈氏。
記事の出典：https://aihub.org.tw/ai_case/ef6fbbe259b4012145c58d34341b6f31