アイブ(AiV)、製造特化型VFMベースのソリューション「AiVision」を発売

製造現場の無人化を加速するフィジカルAIおよびAIビジョン専門企業のアイブ(AiV)が、製造業に特化したビジョン基盤モデル(VFM)ベースの検査ソリューション「AiVision」を正式にリリースしたと27日に明らかにした。

ガートナーは2026年までに準備されていないデータが原因でAIプロジェクトの60%が破棄されると予測し、特にデータ確保が難しい製造業の限界を指摘した。

従来は汎用AIモデルを製造業に適用するために膨大な欠陥データを収集する必要があり、機械ID、タイムスタンプ、バッチ番号など多様なメタデータを精製する複雑なプロセスが必要だった。

こうした状況では特に学習されていない新規不良への対応力が低く、現場活用に大きな制約があった。また不良データを手作業で収集しラベリングするのにかかる時間とコストが過大で、多くの製造業者がAI導入を断念する事例が増えた。

今回公開されたAiVisionは、製造現場の慢性的なデータ不足問題を根本的に解決し、品質検査自動化の新たな転換点をもたらすと期待される。

AiVisionは、アイブが独自開発した教師なし学習AIモデルを基盤に、良品データのみを学習しても予想される不良をAIが自動生成して検出できるよう設計された。

学習されていない新規不良まで検出可能な異常検知(Anomaly Detection)、欠陥データ自動生成(Defect Generation)などアイブ独自の技術が適用され、人が直接不良を収集したりラベリングしたりしなくても学習用データを確保できる。これにより、希少な新規不良にも柔軟に対応できる。

このアルゴリズムは、OpenOOD、Papers with Codeなどグローバルベンチマーク評価で最高水準(SOTA)の性能を記録し技術的優位性を立証しており、今回のリリースを通じて国内製造産業の現場での活用が本格化する見通しだ。

アイブは今回のリリースにより、製造業界の限界を克服する特化ディープラーニング検査ソリューション「AiVision」とMLOpsプラットフォーム「AiVOps」を併せて提供する国内唯一の企業となった。

両プラットフォームは相互連携を通じて、データ管理からモデル学習・配備、運用自動化まで全プロセスを支援し、工程ラインの変更や新製品投入時にも迅速に対応でき、検査の効率性と拡張性を同時に備えた。

こうした技術革新を通じて、AiVisionは従来比で学習データを節約し、生産ラインへの実質的な適用性を向上させた。データ生成と収集、モデル開発と運用まで全プロセスで人の介入を最小化した完全なディープラーニングベースの検査システムを実現し、人件費の上昇と設備の老朽化による生産性低下の問題を解消し、製造業の持続可能な競争力確保を支援する計画だ。

アイブのソン・ミンス代表は「これまで製造業者がAI導入をためらった理由は、工場ごとに環境が異なり汎用モデルの適用に生まれながらの限界があったためだ」とし、「AiVisionはこうした現実を反映し、国内で初めて自社プラットフォームと連携した製造特化型の教師なし学習AIモデルを商用化し、現場適用性と効率性を同時に確保した」と述べた。

一方、アイブはLBインベストメント、キウムインベストメント、サムスン証券などから累計370億ウォン規模の投資を誘致した。

テネコ(Tenneco)、HD現代三湖、ハンコックタイヤ、豊山などグローバル製造企業と協力し、自動車、造船、二次電池、防衛産業分野のプロジェクトを遂行中だ。

また50件の特許を出願・登録しており、今後は完全自律型の品質検査体系の実現を目標に、技術の高度化とグローバル拡大戦略を並行して進める計画だ。