少量のデータでも異常をほぼ100%検出、検査・検品AIのアダコテックが4億円を調達

産業技術総合研究所の特許技術を用いた検査・検品AIソリューションを展開するアダコテックは7月1日、東京大学エッジキャピタル（UTEC）とDNX Venturesを引受先とした第三者割当増資により総額4億円の資金調達を実施したことを明らかにした。
アダコテックでは産総研が開発した技術（高次局所自己相関特徴抽出法：HLACを用いた適応学習型認識方式）を軸に、従来よりも効率よく異常検知ができる仕組みをソフトウェアとして提供している。
現在の顧客は自動車部品など製造業が中心。強みは検査の質とスピード感だ。
これまでも外観検査などを効率化するAIソリューション自体は複数存在したが、正常パターンと異常パターンを合わせて膨大な教師データを準備する必要があり、これが業界によっては1つの課題になっていた（既存のディープラーニング系AI製品の場合1000〜1万枚程度必要）。
アダコテックのプロダクトを使う場合、必要なのは正常品のデータのみ。状況次第では10〜100枚程度学習するだけで異常（学習した正常のデータから逸脱したもの）を網羅的に検出することができ、データが大量に集まるまで待たずしてすぐにフィジビリティスタディを始められる。
異常として学習したものを検出するのではなく「正常を逸脱したものを検出する」モデルのため、前例のないようなものも含めて異常をほぼ100%検出可能。常時並列演算を必要としない

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