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公開：2024-10-02

アダコテックが新ミッション発表、テクノロジーで生産現場をエンパワーメントし製造業のDXを加速

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• アダコテックがコーポレートミッションを刷新
• 新ミッションは「テクノロジーで生産現場をエンパワーメントする」
• 技術継承の難しい分野での現場主体の生産変革を目指す

アダコテックのコーポレートミッション刷新と事業展開

製造業×AIのアダコテックは、2024年10月より新たなコーポレートミッション「テクノロジーで生産現場をエンパワーメントする」を掲げた。同社は産総研が開発したHLAC特徴抽出法を用いた画像解析技術を活用し、製造業の検査・検品工程の自動化に取り組んでいる。従来よりも効率的な異常検知を可能とする世界的に唯一無二のソフトウェアを提供し、累計で約20億円の資金調達を実施している。^[1]

ミッション刷新の背景には、2019年のシリーズA資金調達以降の事業・組織の拡大がある。5年の歳月を経て、社内外により解像度高く当社の使命を伝えていくためには新たなミッションの策定が必要と判断したのだ。アダコテックが20年近く研究してきた技術の最大の強みである「人間が感覚的に把握していることを数値化する」という特徴を生かし、技術継承の難しい分野でもそれを再現可能にすることを目指している。

今後の事業拡大に向けて、アダコテックは多数のポジションで採用活動を行っている。セールスマネージャー、カスタマーサポート、機械学習エンジニア、コーポレートなど、様々な職種で人材を募集中だ。同社の技術力と新たなミッションの下、製造業の生産現場に革新をもたらす取り組みが注目される。

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高次局所自己相関（HLAC）特徴抽出法について

高次局所自己相関（HLAC）特徴抽出法とは、画像解析技術の一つで、画像中の局所的な特徴を効率的に抽出する手法のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 画像の局所的な特徴を高次の自己相関関数で表現
• パターン認識や異常検知に高い効果を発揮
• 産業技術総合研究所が開発した先進的な技術

アダコテックは、このHLAC特徴抽出法を活用して製造業の検査・検品工程の自動化に取り組んでいる。人間が感覚的に把握している情報を数値化する能力を持つこの技術は、従来の画像解析技術よりも効率的な異常検知を可能にし、技術継承が困難な分野でも再現性の高い検査を実現することができる。

アダコテックの新ミッションに関する考察

アダコテックの新ミッション「テクノロジーで生産現場をエンパワーメントする」は、製造業における人材不足や技術継承の課題に対する明確な解決策を示している。AIと画像解析技術を組み合わせることで、熟練工の技能を数値化し、再現可能なシステムを構築する取り組みは、生産現場の効率化と品質向上に大きく貢献するだろう。一方で、AIによる自動化が進むことで、従来の作業員の役割が変化し、新たなスキルが求められる可能性もある。

今後、アダコテックの技術が広く普及するにつれ、製造業全体のデジタルトランスフォーメーションが加速することが予想される。しかし、各企業の生産プロセスや製品の特性に合わせたカスタマイズが必要となり、導入にあたっては綿密な計画と調整が求められるだろう。また、AIによる判断の精度向上と人間による最終確認のバランスをどう取るかも重要な課題となる。

アダコテックには、単なる検査・検品の自動化だけでなく、生産プロセス全体の最適化につながるソリューションの開発が期待される。例えば、検出された異常から生産ラインの問題点を予測し、予防保全につなげるシステムや、収集したデータを活用した製品設計へのフィードバックなど、より包括的なアプローチが求められるだろう。製造業のデジタル化をリードする企業として、アダコテックの今後の展開に注目が集まる。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「製造業×AIのアダコテック、コーポレートミッション刷新のお知らせ | 株式会社アダコテックのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000027.000046119.html, (参照 24-10-02).

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