DaoAI、カナダCTAハードテックコホートに選出 — 6月の台北Computex InnoVEX 2026に出展

2026年のAIを語る際、10回中9回は「AI Agent」の話題に行き着く。コード作成、スライド構築、航空券予約から、カスタマーサービス、リサーチ、セールスに至るまで、「自律的に思考し行動する」ことはもはや目新しいものではなく、デフォルトとなった。しかし、このAgentの波が最も過酷な産業の最前線――SMT生産ラインとPCBA検査――に到達したとき、静寂が訪れる。その理由は極めて明快だ。

ラインが求めているのは「おしゃべりなLLM Agent」ではない。ミリ秒単位で確定的な、オンプレミスでの外観判断だ。

部品の欠品判定のために、GPTスケールのモデルをAOIに投入するだろうか。レイテンシがそれを許さない。クラウド接続も許されない。そして誤報（false call）など言語道断だ。しかし、それはAgent時代が産業用AIに何ももたらさないという意味ではない――むしろ逆だ。Agentの真の革新は、モデルの規模にあるのではなく、設計思想にある。すなわち、ゴール起点であり、「認識・判断・行動・内省（perceive–decide–act–reflect）」の閉ループを回し、人間をルール作成から解放して意図の設定とフィードバックの提供に専念させる点にある。

DaoAIが成し遂げたのは、そのAgent設計思想をPCBA外観検査へと持ち込むことだった。我々のコアは大規模言語モデルではない。SMTに特化してトレーニングされたビジョン基底モデルだ。しかし、検査領域の自動生成、検査ロジックの自動生成、オペレーターのフィードバックからの学習、モデルの反復改善という根底にあるワークフローは、端から端までAgentの思考そのものである。

その答えを、今年6月の台北で公開する。

今年、DaoAIはカナダ・テクノロジー・アクセラレーター（CTA）ハードテック・コホートに選出された他のカナダ企業7社とともに、台北で開催されるComputex InnoVEX 2026のカナダ・パビリオンに出展する。Agent設計思想が実際に生産ラインへ到達したとき、産業用AIがどのような姿を見せるのかを世界に示す。

なぜCTAなのか？ なぜ台北なのか？

カナダ・テクノロジー・アクセラレーター（CTA）は、カナダ外務省（Global Affairs Canada）が主導する旗艦グローバルアクセラレータープログラムであり、国際競争力を持つディープテック企業を世界で最も重要な産業クラスターへと進出させるために構築されている。

CTAのグローバルマップにおいて、台北の位置づけは極めて明確だ。半導体、SMT、ロボティクスといったICTおよびハードテックの極めて重要なハブの一つである。台湾は、先端パッケージングからPCBA実装に至るまで、世界で最も完成されたエレクトロニクス製造エコシステムを擁する。ここは単なる生産拠点ではない。Agent思考がその真価を証明すべきすべてのシナリオが、最も過酷な形で現れる産業用AIの究極の実証フィールドなのだ。

DaoAIは、今回のコホートの中で「生産現場向けAI外観検査」をコア技術ラインとする唯一の企業である。

AOIへのAgent設計思想の導入

従来のAOIは、典型的なルールエンジンだ。エンジニアが手動で検査ウィンドウを描画し、パラメータを調整し、判定ロジックをハードコードする。新規基板ごとに3–5 hoursの作業を要する。これはAgent登場以前のソフトウェア開発と同じパターンであり、人間がすべてのルールを網羅的に列挙し、マシンはそれを実行するに過ぎなかった。

Agentがもたらすパラダイムシフトは、その主従関係の逆転である。人間がゴールを設定してフィードバックを与え、AIがそこへ到達する方法を導き出す。DaoAI AI AOIは、この原則を4つの階層で工場現場へと具現化する。

① ゴール駆動：ルールブックではなく、ゴールデンボードを与える

従来のAOIでは、エンジニアがマシンにルールを与えていた。部品ごとにウィンドウを設定し、パラメータごとに閾値をハードコードし、新規基板のたびにゼロから作業を行う。DaoAIはそれをゴールを与える形へと刷新する。1枚のゴールデンボードを読み込ませるだけで、以下の処理が完了する。

• AIが基板上の全コンポーネントを自動認識
• 良品基準に基づき各コンポーネントの良否判定閾値を自動算出
• 検査領域を自動生成
• 新規基板のプログラミングを5 minutesで完了――段取り替え時間を97%削減

CADファイル不要。コンポーネントライブラリ不要。AOIエンジニアも不要。これが産業向けAgent思考である。手順ではなく、意図を与える。

② 認識・判断・行動・内省：すべての基板で回る閉ループ

AgentをAgentたらしめる要素は、この閉ループにある。DaoAI AI AOIを通過するすべての基板において、完全なループが実行される。

• Perceive（認識） — 1 million枚を超える実際のSMT画像でトレーニングされたビジョン基底モデルが、コンポーネントあたり1 msで多次元特徴量を抽出。RGB比較に依存しないため、同色部品、SOD / LEDの極性判定、黒色インダクタ上の文字干渉など、従来のRGBアルゴリズムでは対処不能だった課題を解決する。
• Decide（判断） — 単一フレームで、欠品、誤実装、向き違い、逆極性、マンハッタン現象（tombstone）、物理破損、表面キズ、異物混入、DIPはんだ接合部の品質を精度 ≥ 98%で同時判定。
• Act（行動） — MES API経由で不良データをリアルタイム送信し、SPCトレンドレポートを自動生成。生産ラインは必要な瞬間に即座に対応可能。
• Reflect（内省） — オペレーターによる目視確認結果がモデルへフィードバックされる。フィードバックの蓄積に伴い誤報率が低減し、モデルは継続的に進化する。使えば使うほど精度が研ぎ澄まされる――これこそ、Agentの本質である自己反復思想の産業的具現化だ。

③ データ主権：Agentは工場内で完結し、モデルが外部に出ることはない

一般的なLLM Agentの最大の制約の一つは、データをクラウドに送信しなければならない点だ。EMS / OEMにとって、その選択肢はあり得ない。製造データは企業機密そのものであり、BOM構成、不良分布、プロセスパラメータのすべてが工場外への流出を許されない。

DaoAIの解答は100%オンプレミスだ。学習、推論、欠陥判定、SPC統計のすべてが工場内で実行される。データが一瞬たりとも現場の外に出ることはない。これにより、ネットワーク環境に左右されずミリ秒レベルの応答性を維持し、外部依存による遅延も一切排除される。

Agentの本質は自律性にあるが、産業分野の顧客にとって、自律性はデータ主権の上に築かれなければならない。そうでなければ、リスクの形を変えただけに過ぎない。

④ 人員の役割を「ルール作成」から「意図の設定とフィードバック」へシフト

これこそが、Agent時代が生み出した最も本質的な人と機械の役割分担だ。DaoAI AI AOIでは、かつて熟練のAOIエンジニアを必要としたモデリング作業が、短時間のトレーニングを受けたラインオペレーターだけで完結できる。人間は目標の設定と結果のレビューに専念し、自動化可能な作業はすべてAIが引き受ける。

その結果、1人あたり年間約USD 15,000–40,000のコスト削減、および総運用コストの60%削減を実現する。

単なる検査機を超えて：フル製品ライン × 拡張可能なプラットフォーム

DaoAIのAI AOIは、単体で動作する検査機にとどまらない。顧客の既存のMES / SPC環境へと深く統合されるインテリジェント検査プラットフォームである。

• ハードウェア — PCBAシリーズの2D AOIラインナップ：P1（オフライン標準機）、P2（12 MP / 10 μm高精度オフライン機――QFN / BGA / CSP、医療、航空宇宙向け）、P3（単軌インライン機）、P3D（複軌インライン機――高スループット工場向け）。3Dモデルも順次展開予定。
• 統合性 — MES接続、標準搭載のSPCトレンドレポート、ブラウザベースのリモート検査、オフライン事前プログラミング（稼働中のラインを停止することなく新機種の準備が可能）。

一言で言えば、中小規模のEMSから超高スループットのメガファクトリーまで、あらゆる現場がAIによるプログラミング効率化の恩恵を享受できる。

今年6月、台北でお会いしましょう

Computex InnoVEXの会期中、台湾および世界各国の半導体、EMS、ファウンドリのリーダー企業と詳細な商談を実施する。

📍 出展概要

• June 2 – 5 — Computex InnoVEX 2026 現地展示
• 会場 — 台北南港第2展示館（TaiNEX 2） カナダ・パビリオン
• 現地展示 — 製品説明、導入事例、1対1の技術相談、後日実施する工場検証の予約受付

パートナーシップの募集対象

• SMT装置代理店／販売店 — 次世代のDaoAI P1 / P2 / P3 / P3D AI AOIをポートフォリオに加え、「AIプログラミング、5 minutesの段取り替え」を貴社の既存顧客ネットワークへお届けください。
• AOIシステムインテグレーター／装置メーカー — AIモデルライセンス、OEM統合、共同開発を通じて、DaoAIのビジョン基底モデルを貴社の既存検査プラットフォームに組み込み、ルールベースAOIからAI AOIへの世代交代を加速させましょう。
• EMS / OEM製造責任者 — 多品種少量ラインにおいて、段取り替え時間を97%削減し、リワーク人件費を80%削減する具体的な方法についてディスカッションしましょう。

6月の台北でお会いできることを楽しみにしています。

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