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2025/8/8

【AI外観検査】Kapito Japan、「fastable.ai」がロールtoロール製造を革新─見逃さず、ブレずに、分類し、工程改善を加速

　Kapito Japanは、台湾に本社（Kapito Inc.)を置くAI外観検査ソリューション企業の日本法人。東京都による海外企業誘致事業に採択され、世界水準のシリコンバレー発の技術を日本の製造現場へ届けている。独自のアルゴリズムと現場適応力を強みに、高度化する品質管理ニーズに応える製品を展開している。

　EV、電子部品、フィルムなどの製造分野では、アルミ箔・銅箔・塗布フィルムなどの素材を高速で連続処理する「R2R（ロールtoロール）製造」が広く活用されている。また、テキスタイルや産業用繊維などの分野でも、同様に微細欠陥の検出が課題とされている。

　このような高速ラインでは、ミクロン単位の傷、異物、塗布ムラ、異常コードなどの“微細欠陥”が品質に大きく影響する。しかし従来のルールベース外観検査では、パラメータ設定の難しさや素材特性によるロットばらつきが課題とされ、判定の安定性や欠陥分類の難易度が現場の悩みとなっていた。

　また、従来の画像検査では見逃されやすかった“変色”や“ごく微細な欠陥”も、AIによって安定的かつ高精度に検出できるようになり、さらなる品質向上が期待されている。

　そこで登場したのが、Kapito Inc.が開発する「fastable.ai」。ロールtoロール工程の課題に正面から向き合い、AIによる高精度な外観検査・欠陥分類・データ分析までを一貫して提供する、新たな検査プラットフォーム。

fastable.aiとは？
　fastable.aiは、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）ベースの独自アルゴリズムを搭載し、特にロールtoロール製造現場に強みを持つAI外観検査ソリューション。単なる外観検査にとどまらず、「検査 → 分析 → 改善」までを一貫して支援する。

特徴的な5つの機能：
① 高い再現性
　素材の個体差やロット間のばらつきに左右されにくく、安定した検出精度を維持する。従来のルールベース検査と比べて、一貫した判定が可能。

② 微細欠陥の抽出力
　ミクロン単位の傷、異物、黒点、塗布ムラ、スジ、ブリスター、ピンホール、変色など、40種類以上の欠陥を高精度で抽出する。

③ 欠陥分類と工程改善支援
　単なる「OK/NG判定」ではなく、欠陥の種類・発生箇所・頻度・傾向を統計的に可視化する。収集されたデータは、工程改善や予兆検知に活用できる。

④ 素材・工程変化への柔軟性
　AIモデルは運用後も再学習が可能。ライン条件や素材変更時も、迅速にアップデートしながら最適化を継続できる。

⑤ 視覚的な統計インターフェース
　欠陥マップを用いて、不良発生の傾向や集中箇所を直感的に把握可能だ。現場オペレーターでも使いやすいUIで、属人性を排除する。

用例と効果
　fastable.aiを導入することで、以下のような現場改善が期待されている：
・欠陥検出率が大幅に向上し、検査員の目視負荷を軽減し、属人性を排除
・欠陥の種類ごとの発生頻度や傾向を時系列で把握
・工程のどこに問題が集中しているかを視覚化
・収集された検査データは社内サーバーへ保存され、日・週・月単位での傾向分析や、工程別の不良率ランキングとしても活用可能
・検査結果はすぐに可視化され、現場で即時に意思決定に活かすことができるため、「見つける・判断する・改善する」のプロセスを高速化する。

対象業界と導入分野
R2R製造業界：
アルミ箔、銅箔、塗布フィルム、LiB電極材、EDLC用基材、電子材料、テキスタイルなど

部品加工業界：
MIM（金属射出成形）、研磨材、樹脂成形、プレス部品など

導入分野例：
EV、電子部品、半導体、繊維、医療材料　ほか

日本法人と技術サポート体制
　Kapito Inc.は、東京都が推進する海外スタートアップ誘致プロジェクトに採択され、2024年に渋谷区に日本法人「Kapito Japan株式会社」を設立した。
　日本国内では、導入後の運用支援や保守対応を中心としたアフターサービス体制を整えており、要望に応じて、顧客の現場に応じたサポートを行っている。再学習やモデル修正は本社の技術陣が対応し、日本法人がスムーズに橋渡しを行う。

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