Landing AI

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ツール紹介:

LandingLensで、データ中心AIを実践。少量データで画像認識を構築・運用・全社展開。MLOps最適化と迅速配備
登録日:

2025-11-01
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ツール情報

Landing AIとは？

Landing AIは、データセントリックAIのアプローチを軸に、限られたデータセットしか持たない企業でもAIの価値を実装・拡張できるよう支援するビジュアルAIプラットフォームを提供しています。中核となる製品群は「Visual AI Platform」で、誰でも使いやすいインターフェースでコンピュータビジョンを活用できるLandingLens、データ基盤と連携するLandingLens on Snowflake、文書からの視覚情報抽出を自動化するAgentic Document Extractionを含みます。これらにより、ビジョンモデルの構築・デプロイから運用までのMLOpsを効率化し、モデルの精度と再現性を高めながら本番運用へスムーズに移行可能です。PoC段階から量産現場までを見据え、データ品質の継続的な改善と現場ワークフローへの統合を両立し、検査・自動化・意思決定の高度化を後押しします。

Landing AIの主な機能

LandingLens：ノーコード中心のUIで、画像データの管理、アノテーション、学習、評価、デプロイまで一気通貫で実行。
LandingLens on Snowflake：データ基盤と連携し、ガバナンスを維持したままモデル開発・運用を推進。データ移動を抑えつつMLOpsを簡素化。
Agentic Document Extraction：帳票・文書・画像を対象に、視覚情報の抽出と整形を自動化し、業務フローの効率化を支援。
データセントリックな改善ループ：誤分類やエッジケースに焦点を当て、データの見直し・追加で精度を継続的に向上。
MLOpsの標準化：モデルのバージョン管理、評価、デプロイ、監視を一体化し、運用負荷とリスクを低減。
デプロイの柔軟性：API連携や既存システムとの統合により、クラウド/エッジを問わず実運用へ展開。
コラボレーション：チームでのアノテーションやレビュー、権限管理により、開発から本番までの共同作業を円滑化。

Landing AIの対象ユーザー

製造・物流・小売・医療・エネルギーなど、画像や映像を用いた検査・認識・自動化を推進したい企業に適しています。特に、限られたデータでPoCを素早く立ち上げ、本番まで拡張したい現場チーム、品質管理や設備保全の担当者、データサイエンティスト/MLエンジニア、MLOps担当、そして非エンジニアでもビジョンAIを業務へ取り込みたい事業部門に有用です。既存のデータ基盤と一体でAIを運用したい企業や、文書・画像の情報抽出を自動化して業務効率を高めたい組織にも適合します。

Landing AIの使い方

アカウントを作成し、ダッシュボードから新規プロジェクトを開始する。
ユースケースに合わせてプロジェクト設定を行い、画像/文書などのデータを取り込む。
アノテーションツールでラベル付けを行い、学習に必要なデータ品質を整える。
学習を実行し、評価指標やエラー事例を確認して改善ポイントを特定する。
誤分類や不足クラスに着目してデータを追加・修正し、再学習で精度を向上させる。
十分な精度が得られたら、APIやコネクタを介して本番環境へデプロイする。
運用中の推論結果をモニタリングし、ドリフトや新しいエッジケースに応じてモデルとデータをアップデートする。

Landing AIの業界での活用事例

製造業では外観検査や不良検出、組立・梱包工程の自動化に活用され、ライン停止の削減や品質安定に寄与します。物流では荷傷み検知や仕分け効率化、小売では棚割りや陳列のチェック、店舗オペレーションの可視化に応用可能です。医療・ライフサイエンス分野では画像判読支援やラボ工程の自動化、エネルギー・インフラでは設備点検や安全監視の高度化に貢献します。さらに、Agentic Document Extractionにより、請求書・検査票・伝票などの文書から必要情報を抽出し、バックオフィス処理を自動化するなど、現場と事務の両面で効果を発揮します。

Landing AIの料金プラン

料金や契約形態は利用規模や要件により異なります。導入・運用に関する最新の情報や見積もりについては、公式リソースを参照し、要件に応じた案内を受けるのが確実です。

Landing AIのメリットとデメリット

メリット：

少量データから本番へ拡張：データセントリックな反復で、限られたデータでも精度を伸ばしやすい。
ノーコードで導入容易：専門チームがいない現場でもビジョンAIを業務に取り込みやすい。
MLOpsの一体化：学習・評価・デプロイ・監視が統合され、運用負荷とリードタイムを削減。
データ基盤との連携：LandingLens on Snowflakeにより、ガバナンスとスケールを両立しやすい。
文書×画像の自動化：Agentic Document Extractionでバックオフィスの処理効率を向上。

デメリット：

ドメイン調整の手間：エッジケース対応やアノテーションの見直しなど、継続的なデータ改善が不可欠。
統合の設計が必要：既存システムや運用ルールに合わせたAPI/ワークフロー設計に工数が発生する場合がある。
運用コストの最適化：推論規模や更新頻度に応じて、コスト管理とパフォーマンスのバランス取りが求められる。
ユースケース依存：文書レイアウトや画像条件が大きく異なる場合は、モデルとデータの追加調整が必要になる。

Landing AIに関するよくある質問

質問：少量のデータでも高精度なモデルをつくれますか？

データセントリックな改善ループにより、誤り事例の分析とデータ拡充を繰り返すことで精度向上を図れます。データ品質の最適化が鍵です。
質問：非エンジニアでも扱えますか？

ノーコード中心のUIとガイドにより、アノテーションから学習・評価・デプロイまでを直感的に進められます。
質問：既存のデータ基盤と連携できますか？

LandingLens on Snowflakeなどの連携により、データガバナンスを保ちながらモデル開発・運用を進めるワークフローを構築できます。
質問：本番運用時の監視やモデル更新はどう行いますか？

推論結果のモニタリング、エラー分析、データの見直しを継続し、必要に応じて再学習・再デプロイを行うMLOpsプロセスで対応します。
質問：文書からの情報抽出にはどのようなケースが適していますか？

請求書や検査成績書、伝票など、画像・レイアウト構造を持つ文書の項目抽出や照合業務で効果を発揮します。
質問：システム連携はどのように行いますか？

APIやコネクタを利用して既存の業務アプリケーションやワークフローと統合します。要件に応じた設計が可能です。