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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~新着!!

「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

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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AI検査をしたいのに不良が集まらない?そんなときはゼロ学習!

近年、AIの外観検査システムは急速に普及しつつあります。しかし「不良画像が集まらない」「運用してみたら精度が安定しない」など、 導入に悩む声も少なくありません。
本記事では、従来AIの課題を踏まえつつ、OUENが開発した新たなアプローチ 「ゼロ学習AI」 の仕組みと事例を紹介します。

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ベンダー視点で業界技術者が本音解説|外観検査AI導入の実際と比較・選定のコツ

昨今ではAIの外観検査の導入も進んできました。検討されている皆様も「何が違うのか結局わからない」というのが実情じゃないでしょうか。また、「すでに導入しているが精度がでなくて困っている」方もいらっしゃいます。
各ベンダーのAIの説明は通り一遍同じように見えますが、ポイントを簡潔に言うとAIの精度(内製かどうか)、設備との連携、コスト、保守・運用の視点で大きく特徴が分かれます。長年この業界に身を置いてきた筆者の視点で、業界の実情や、ベンダー選定/初期依頼のコツ、気を付けるべきポイントなどをお伝えしたいと思います。(そして、正しい導入が進み、日本の産業の発展に貢献できることを願ってやみません)

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業界技術者が語る外観検査AIの種類と仕組みを徹底解説|画像処理との違いと選び方の基礎知識

AIはこれまでと何が違うのか?また、いろいろな似たような製品があるが、どのような違いがあるのか?比較選定する際のポイントは何か?これらを正直に答えている記事はあまり見かけません。ベンダーの立場から、正直にお答えします!

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