LandingLens

目次

LandingLensとは

Landing AIが提供する外観検査/自動検品AIです。LandingLensは、画像ラベル付け、モデル学習、評価、テスト、配備をノーコード寄りの画面で進められるコンピュータビジョンプラットフォームで、製造現場の欠陥検出や品質検査に使う画像AIを作成する用途に向きます。Data-Centric AIの考え方に基づき、ラベル定義、共同ラベリング、誤ラベル検出などデータ品質を整えながらモデル改善を進められる点が特徴です。クラウドやエッジへの配備、Windows AppやAPIなど複数の導入方法を選べるため、単一ラインの検証から複数拠点への展開まで段階的に進めたい品質管理部門や製造DX担当者に適しています。AI専門人材に依存しすぎず、現場担当者も関わりながら外観検査の自動化を検討したい企業で候補になります。

強み

ノーコードで画像AIを作れる

LandingLensは、複雑なプログラミングやAI専門知識なしにコンピュータビジョンモデルを作成、テストできるプラットフォームとして説明されています。画像ラベル付けとワンクリック学習を使って、現場担当者が外観検査向けのモデル作成に関わりやすい構成です。外観検査や自動検品AIカテゴリの中でも、AI人材が限られる製造現場で検証を始めたい企業に向きます。

データ品質を重視できる

公式ページでは、Data-Centric AIとして少量データでも品質の高いデータに注目してモデル改善を進める考え方が示されています。ラベル定義をチームで揃える仕組みや、誤ラベル検出、共同ラベリングが案内されており、検査基準のばらつきを抑えやすいです。製品ごとに欠陥定義を細かく合わせたい品質管理部門に向きます。

クラウドとエッジ配備を選べる

公式ページでは、クラウドとエッジデバイスの配備機能により、既存環境へ統合しやすいと説明されています。Windows AppやプログラムAPIなど複数の配備方法を選べるため、試験運用から現場導入まで段階的に進めやすいです。単一ラインの検証から複数拠点の画像検査プロジェクトへ広げたい企業に向きます。

注意点

画像検査以外のAI用途は別検討

LandingLensはコンピュータビジョンと外観検査向けの画像AIに強い製品です。需要予測、自然言語処理、汎用MLOps、社内データ分析など幅広いAI開発基盤を求める場合は、別カテゴリのAIモデル開発プラットフォームも比較した方がよいです。画像検査の現場課題が明確な企業ほど価値を出しやすい製品です。

現場データ準備が成果を左右する

公式ページでは、ラベル定義や共同ラベリング、誤ラベル検出などデータ品質を高める機能が重視されています。これは裏返すと、欠陥画像の収集、ラベル基準の整備、検査条件の整理を社内で進める必要があるということです。AIモデルだけを導入すればすぐ検査精度が安定するわけではないため、現場側の運用設計も必要です。

設備連携は要件確認が必要

LandingLensはクラウドやエッジへの配備、APIなどを案内していますが、既存カメラ、PLC、ライン制御、MESとの接続要件は現場ごとに異なります。高スループットの全数検査や停止できない生産ラインで使う場合は、推論速度、ネットワーク、エッジ端末、保守体制を事前に確認する必要があります。PoCと本番導入の要件を分けて評価した方がよいです。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

LandingLensの外観検査/自動検品AIマーケットシェア

シェア

事業規模

中小

中堅

大企業

LandingLensの利用環境・機能