20年9月25日開催、食品業界の方向け、無料ウェビナーのプレゼン資料です。 「仕入れ先とウチとでは検査基準が違う！誰かに統一化してほしい！」 「受け入れ先の急な検査基準変更、困る。自動で統一化してくれればいいのに！」 など、食品業界の皆様のお困りを解消するため、株式会社アドダイスは、受け入れ先と出荷先の検査基準をAIを使って統一化する「AIサプライチェーン」というソリューションを展開しております。 AIの導入で劇的に変わるサプライチェーンに、当社CEO・伊東大輔が迫ります！

1. ©2020 ad-dice Co., Ltd.
2019 Copyright © ad-dice Co., Ltd. All Rights Reserved.
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コンサルティング型教師データ作成
エンジニア1人だと長期間かかります
複数対象を同時進行の場合、
エンジニア人数分のコスト
がかかります
コミュニケーションロス（会話が成り立たない）
現場検査員
AIエンジニア
(AI会社派遣)
言葉にできない
勘と経験
理屈の世界の住人

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運用の煩わしさ
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データサイエンティストの
確保を続けるのか？！
(@_@)

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学習から運用まで一気通貫
ブラウザで完結するサービスとして提供
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HORUS AIの特長:判定基準を変更可能
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（特許出願中）
現場だけで
基準の調整が可能

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現場検査員
同時並行で教師データ作成
５倍以上の生産性
現場が主役。自分達だけでAIを自立運用
•基本特許取得済み
•操作特許出願中
• 識別眼がある現場のプロ自身が、学習～評価～運用
• AIの専門家の確保が不要。
言葉にできない
勘と経験

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HORUS AI（ホルスAI）自立運用の流れ
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画像登録
ｱﾉﾃｰｼｮﾝ
(教師ﾃﾞｰ
ﾀ作成)
学習
（生成）
テスト
評価 選定会議 設定
学習モード
運用モード

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自立運用AIが実現する
AIによる源流管理
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製造プロセス
②
検査装置
③検査結果画像
①検査対象を投入
問題なし 不良A 不良B
④人による再判定や分類
⑤工程への
フィードバック
繰り返し
現場改善サイクルの
• 全数化
• リアルタイム化
• 分類精緻化

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１．アドダイスはなぜ採用されているか？
■ お客様の担当部門で自立運用できる
➡AIエンジニアの調達難
➡製品変化に柔軟対応可能
■クラウドサービス化されている
➡従量課金
➡品質管理の一元グローバル化実現

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１．アドダイスはなぜ採用されているか？
■ サンプル検査から全量検査へ
■検査要員の老齢化・継承難
■検査要員の充足難
生産性25倍を実現

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コストメリット
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月額80万
以下
現状・競合
億円
単位
産業分野

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人の力を最大限に活かす、アナログとICTの最適な組合せ
人のサービスは
重点主義で実施
製造プロセス
改善活動
AIで大量データをスクリーニング
（一次ふるい分け）
生産性 x 25倍
すべてを検査！サンプルだけではなく

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すでに製品があり、導入実績がある
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鉄道グループにおける
施設管理の自動化
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※秘密保持のため写真はイメージです。
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すでに製品があり、導入実績がある

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2012年 2025年
65歳以上 65歳以上
1965年
65歳以上
20歳~64歳の人
口
9.1人
20歳~64歳の人
口
2.4人
20歳~64歳の人
口
1.2人
仕事は増える、
担い手は減る。。。

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“最大”の特徴
何となく
ピンとくる
☆長年の勘と経験と匠
の技を“AI”で学習
匠の技に頼ってきた
様々な分野で
技術革新が可能になる
アドダイスのAIで実現！
A
I
A
I
匠をAIで代用する
従来AIでも無理だった､､､
手の感覚
が大事

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なにができるのか?
匠の技をAIで代用できる
• 技術を継承し現場を守る！
• 人手不足を解消
• 数を増やせる。減らせる。
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AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI

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AI
MODELS
評価
現場のデータ Risk Score
情報
判断
支援
Input Output
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言葉にできない勘と経験
現場を支える
ベテラン
現場のプロが自ら教え、評価、調整して使える現場主導でDXを実現する自立運用型のAI
特許6302954

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高精細な分類
A
B
C
…
高精細な分類がサービスのあり方を革新

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新しい生活様式
2兆円

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● 東京大学医学部准教授
● 東京大学医科学研究所病理診断科科長、検査部部
長
● 東京大学医学部卒業
● 広島大学デジタルものづくり教育センター客員教授（AI）
● 医仁会武田総合病院臨床研究センター研究員
● 東京大学法学部卒業
● Bilingual Network News 創業・売却
● Dentsu Data Artist Mongol – 創設時CTO
● IBM Japan – Systems Engineer
● 東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学修
士
● MIT Research engineer
Chief Executive Officer
Daisuke Ito
Chief Medical Officer
Yasunori Ota
Chief Technology Officer
Amgalan Ganbat
AI、医療、起業、最高水準の人材がメンバー
チーム
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KDDI∞Lab8期採択
世界の有望なAIベンチャーとして
BizSpark Plusの三年間の支援先に採択
NVIDIA Inception Programに採択
革新的技術開発・緊急展開事業に採択
Hardtech & Healthcareに採択主な受賞歴
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AIサプライチェーン旧態 ＤＸ
ＷＩＴＨコロナ アフターコロナ
人工生命時代にふさわしい
ライフスタイルの基盤

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なぜAIサプライチェーンが必要か？
会社を横断して統一した判断基準を持つ未来の産業クラスタを創ろう
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先ほど検索してみました、、、
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会社をまたいだ検査の困り事
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納品
受取り
不良
返品
客先
加工検品加工
受入
検品
• 納品後の不良化の責任も事実上負っている
• 基準が曖昧で、誰が行うか・作業時間帯などで揺らぐ
• 不良返品された中で不良/正常の線引きが微妙なものについ
て、お客様を立てるために議論ができない

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サプライチェーンの例
生産者
加工業者
メーカー
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ラインの流れ
出荷検査
『AIサプライチェーン』で、出荷検品➡受入検品
検査基準共通化・検査履歴共有化
ラインの流れ
受入検品
受入検品工程
出荷
受入
出荷
出荷
返品
後工程前工程
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ラインの流れ
出荷検査
ラインの流れ
出荷検査
統一AI

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Before 人海戦術
加工品
加工品
加工品
加工品
原材料
原材料
原材料
原材料
原材料
メーカー
メーカー
小売

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Withコロナ
DX：
デジタルトランスフォメーション
加工品
加工品
加工品
加工品
原材料
原材料
原材料
原材料
原材料
メーカー
メーカー
小売
AI
AI
AIAI

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Withコロナ
DX：
デジタルトランスフォメーション
加工品
加工品
加工品
加工品
原材料
原材料
原材料
原材料
原材料
メーカー
メーカー
小売
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AIAI

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加工品
加工品
加工品
加工品
原材料
原材料
原材料
原材料
原材料
メーカー
メーカー
小売
統一AI
アフターコロナ AIサプライチェーン
検査のAI化ありきで、検査機能を集約する業態が出現
→従量課金の検査AIサービス（＝装置✕AI）

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３段階の社会進化ビジョン
アドダイスが提唱する『AIサプライチェーン』
1st Step DXの実証実験（POC）・試験導入
2nd Step AI横展開
3rd Step AIサプライチェーン

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製造業での検査も深刻、、、

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２ 検査ブロックチェーン
AIサプライチェーン構築を前提に
更にブロックチェーン技術を応用して
構成部品ごとの検査履歴を明示できる仕組み
ブロックチェーンとは、
分散型台帳技術[3]または分散型ネットワークである[4]。
中核技術（サトシ・ナカモトが開発）を原型とするデータベースである。
ブロックと呼ばれる順序付けられたレコードの連続的に
増加するリストを持つ。
各ブロックには、前のブロックへのリンクが含まれている。
理論上、一度記録すると、ブロック内のデータを遡及的に変更することはできない。
ブロックチェーンデータベースは、Peer to Peerネットワークと
分散型タイムスタンプサーバーの使用により、自律的に管理される。

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検査ブロックチェーン
AIありきの時代の不正防止
→AI検査履歴の改竄がなされていないことを担保
組
立
組
立
完成組
立
最終工場加工品
Ｔｉｅｒ１各社Ｔｉｅｒ２各社
加工品
加工品
加工品
加工品
加工品
加工品
加工品
加工品
加工品
加工品
加工品
加工品
加工品
組
立
組
立
完成組
立
最終工場
原材料
原材料
原材料
原材料
原材料
原材料
原材料
原材料
原材料
原材料各社
デジタル台帳
デジタル台帳
AI検査履歴 改竄防止の品質ブロックチェーン
Made in Japan
信頼の回復

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安心の品質を保証
公的認証機関
公的認証システム
各社登録済
ブロックチェーン
部品検査証明書データ
リコール登録
リコール登録
リコール承認
リコール承認
検査済み部品台帳
非改竄であることの
証明発行

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食卓に安心と安全な食品を届けるために
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人の力を最大限に活かす、アナログとICTの最適な組合せ
AIを活用する
智恵と工夫
製造プロセス
源流管理
アドダイスのAI→生産性 x 25倍
すべてを検査！ムラなく