製造業の外観検査を革新、“データ中心”の次世代AI開発手法とは？

　従来のAI開発は、環境構築やアルゴリズム選定などの技術的なハードルが高く、コスト面でも多大な投資を必要とするものだった。しかし近年はツールの普及により、ノーコードで誰でも手軽に開発が行えるようになった他、概念検証（PoC）も数十万円の投資で実現可能となり、「AI開発の民主化」という言葉も聞かれるようになった。

　一方、AI開発にはデータの準備やモデル訓練／評価、再学習など考慮すべき課題がまだまだ多く、データサイエンティストの知識やノウハウが不可欠となっている。そこで注目したいのが、MLOpsプラットフォームと、AIエンジニアのアドバイザリーを掛け合わせ、企業のAI開発を支援するサービスだ。

　同サービスは、モデル開発よりもデータの質に焦点を当てた「データセントリックAI」という考え方に基づいており、「AIモデルを作ったものの精度が頭打ち」「データを改善したいが仕組み化のノウハウがない」という悩みを解決できるという。本資料では、同サービスの特長とともに、製造業の外観検査事例も紹介しているので、参考にしてほしい。