岐阜大学/大規模Vision Language Model(LVLM)を用いた汎用外観検査AI技術の事業化検証（CEO候補）

業務詳細

＜募集背景＞
2024年1月に、名古屋大学を主幹機関とし東海地域に拠点をおく16機関が、
Tokai Network for Grobal Leading Innovation（Tongali）プラットフォームとして、
大学発新産業創出基金事業スタートアップ・エコシステム共創プログラムに採択されました。
本プログラムにより、技術シーズのスタートアップ化を目指す研究者の支援プログラム（GAPファンドプログラム）を実施します。
本募集では、以下の研究者の事業化検討を支援いただける方を募集いたします。

＜研究者代表者＞
岐阜大学工学部電気電子・情報工学科 教授 加藤邦人先生

＜事業概要＞
外観検査の技術は、様々な工場の生産ラインで製品の品質を保つために必要な技術です。
旧来の外観検査手法である目視検査では、単純作業のために人手不足の問題に直面してきました。
そのため、自動外観検査の手法が古くから検討されてきましたが、導入コストの問題が普及を妨げている状況です。

近年ではAIを活用した外観検査手法にニーズがあります。一方、学習データの収集が難しく、かつ「AIがなぜ不良品として判断したのか」という判断根拠の説明が課題となっていました。

そこで本事業では、大規模画像言語モデル（LVLM）に広い検査知識を学習させ、汎用外観検査AIを実現することを目指します。In-Context Learning（例示）により、少量の学習数で検査が可能、かつ判定根拠の言語生成が可能となります。

＜本技術の特徴＞
大規模自然言語モデルと画像を組み合わせたマルチモーダルモデルを外観検査に応用する技術となります。
本技術では、検査基準書や不良の例など、画像と言語の両方をプロンプトとして入力し、
AIが具体的な理由とともに良品・不良品を判定できるようにします。

＜現在の事業検証状況＞
・本技術は特許出願中となります。2023年12月に学会発表を行い、最優秀論文賞を受賞
・航空機製造の外観検査技術に採用され、NEDOに採択済となっています
・その他、複数企業との共同研究も実施しています

＜今年度検討したいこと＞
■ビジネス面
・オープンソース化による開発スピードの確保
（オープンソース化についてはビジネスモデル構築と合わせて検討）
・顧客、販路開拓
・グローバル化への適用
・経営チームの構築

■研究開発面
・自社計算機環境の整備、学習データ収集、AIモデル開発の加速
・顧客ヒアリングをもとに顧客ニーズを満たす機能、性能の開発
・特許知財の戦略立案
・パートナー企業との協業

＜支援いただきたい検討事項＞
・ビジネスモデル/ビジネスプランの策定
・顧客ヒアリング/リード獲得


＜長期的には>
まずは、3月までの事業化検討をサポートください。
※その後、関わっていただく中で事業の将来性・チームをご理解いただき、
ご関心をお持ちいただければ、将来のCEO候補などをご検討いただけますと幸いです。

求める人物像

＜本件の期待＞
GAPファンドプログラムにおいて、事業化検討をサポートいただける方を募集いたします。

■必須
・AIプロダクトに関する事業戦略・事業計画策定のご経験
（コンサルティングファームでのご経験も可）

■歓迎
・起業/経営者のご経験
・外観検査（画像検査）への理解

募集情報