デジコンクスザピッチにて、グランプリをいただきました
先日開催されたTOKYO Digiconxのメインイベント「デジコンクスザピッチ」において、弊社は大変光栄なことに、全12社の精鋭ファイナリストの中からグランプリを獲得いたしました。
登壇タイトルは『導入工数99%削減。学習ゼロで動き出す「次世代外観検査AI」が、多品種少量生産の検査工程を劇的に変える』。私たちが掲げるビジョンが、一つの大きな形として認められた瞬間でした。
技術と現場の「ラストワンマイル」に、私たちは命を吹き込む
技術はこれまでにない速度で進化しています。生成AIの登場は、その象徴とも言えるでしょう。新たな技術は、社会のあり方を変える力を秘めています。けれど、そこには静かに、しかし確かな違和感があります。
「技術の恩恵を享受しているのは、その技術を“よく理解し、使いこなせる人”だけではないか――」そんな声が、現場から聞こえてきます。技術は、ブレイクスルーの「原石」です。しかし、それが多くの人の手に届き、価値として機能するためには、原石のままでは不十分です。私たちは、技術と現場の間に横たわる「ラストワンマイル」を埋めることこそが、自分たちの使命だと考えています。
1/8～10の3日間、TOKYO DIGICONXに出展します
2026年1月8日(木)～10日(土)に東京ビッグサイトで開催される「TOKYO DIGICONX」に出展いたします。
本展示会では、「ゼロ学習AI」をはじめとする生成AIを用いた異常検知ソリューションのデモ展示や1月9日（金）の午後に開催されるピッチイベントに登壇いたします。
ノンプログラマーが生成AIで簡単なアプリを作ってみて気づいたこと～AI時代の“作る力”より“考える力”の大切さ～
「AIがプログラムを作る時代に、ノンプログラマーが何を学べるのか？」 そんな小さな挑戦から見えた“AI時代に本当に必要な力”について以下の3つの観点でお話しします。
・ノンプログラマーの社員が、なぜ社内用ソフトウェアを作るにいたったのか
・開発の流れと気を付けるべきポイント・実際にやってみて感じたことや注意点 ・OUEN株式会社が考えるAIとの向き合い方
多品種少量生産とは何か？日本の製造業が抱える構造的課題と、その解決のヒント
日本の製造業では、近年「少量多品種生産」というキーワードが頻繁に語られるようになっています。なぜこのような生産形態が注目されているのか、どのような背景があるのか、そしてそれにどう対応すべきなのか。この記事では、製造現場の構造的課題と向き合いながら、少量多品種生産の実態と対応策、そして技術導入の際に陥りがちな“手段の目的化”について解説します。
未学習で“見抜く”時代へ｜少量多品種の現場が求めたゼロ学習AI
AIによる外観検査は、いまや多くの工場で導入が進みつつあります。
しかし、実際に現場の声を聞くと「学習が大変」「思ったより運用に工数がかかる」といった悩みが絶えません。
とくに、製品の品種が頻繁に変わる少量多品種生産のラインでは、AIの運用が想像以上に難しいのが実情です。
AI外観検査を導入したことのある現場の方なら「うんうん、あるある」とうなずくような悩み。
そのリアルな悩みが、ゼロ学習AIという新しい発想を生み出しました。
ここでは、果物の選別ラインを例に、その“現場の大変さ”と、そこから生まれたゼロ学習AIの意義を紹介します。
なぜ「AIは使えない」と言われるのか――外観検査業界が抱える課題と、“正しく伝える力”の必要性
AI外観検査という分野は、ここ数年で一気に注目を集めた一方で、「思ったように動かない」「AIは使えない」という声も少なくありません。たしかに当時は、技術そのものがまだ発展の途上にあり、現場での活用には難しさがあったことも事実です。けれどそれ以上に、誇張された情報や過度な期待、そして小さな誤解の積み重ねが、AIそのものへの信頼を揺らがせてしまった側面もあったように思います。
本記事では、なぜそうした不信が生まれたのかを業界の構造的背景から紐解き、技術を正しく伝える「エヴァンジェリスト」という存在の重要性について考えます。そして、日本の製造業が直面する人手不足や多品種少量生産、グローバル化による競争激化といった課題に対し、AIがどのように貢献できるのか――そしてOUENがどんな想いでこの領域に向き合っているのかをお伝えします。
少しウェットではありますが、私たちが信じている「AIは日本の製造業をもう一度強くできる」という確信と、そのために必要な“正しく伝える力”について、誠実に綴りました。
外観検査システム導入時に活用できる補助金制度とは？
製造現場の自動化や省人化が進む中で、AIを活用した外観検査システムの導入を検討される企業が増えています。
ただし、その初期投資は決して小さくありません。そうした導入を後押しする手段として活用できるのが「補助金制度」です。
本記事では、外観検査システム導入時に利用できる主な補助金制度を整理し、申請時に注意すべき実務上のポイントをわかりやすく解説します。
あわせて、当社は「補助金を取ること」を目的とするコンサルティング会社ではありません。
そのため、補助金の受給により気を付けなければいけない点を具体的に記載することで、補助金を小金稼ぎの“目的”ではなく、経営を加速させる“手段”として捉える重要性についても触れます。
※本コラムの情報は2025年10月時点のものです。申請年度により内容が変動する場合があります。最新情報は各補助金の公式ページをご確認ください。
外観検査AIを導入するとROIはどのくらい？投資対効果を具体的に解説
外観検査AIを導入する際に多くの企業が気にするのが、「どのくらいで投資を回収できるのか」というROI（投資対効果）です。ROI（Return on Investment）とは、投資によって得られる利益を投資額で割って算出する指標で、「どのくらいの期間で、どれだけのリターンがあるか」を定量的に示すものです。
この記事では、ROIの算出に必要な要素の洗い出しと、仮定に基づくROIの試算をご覧いただけます。また、読者の方に自社の投資回収目安を把握いただくためにご自身の会社の状況を入力してROIを演算できるROIシミュレーターも準備しました。
ここが違う！AI外観検査システム導入時の成功と失敗を切り分けるポイント
AI外観検査の導入が広がり、製造業の現場でも「そろそろウチでも」と検討が進むケースが増えています。
しかし実際には、導入しても思ったような成果が出ない、途中でプロジェクトが止まってしまうといった声も少なくありません。
同じように見えるAI導入プロジェクトでも、うまくいくケースとそうでないケースには明確な違いがあります。
ここでは、これまで多くの導入支援を行ってきた経験から、「成功と失敗を分けるポイント」を紹介します。