次世代型自動車開発等に求められる「軽量化」の実現

自動車等の輸送用機器は、安全性、快適性、環境性能などが高い次元で求められます。これらの要望を実現するため、日々様々な技術研究が行われておりますが、「軽量化」もそこで大きな課題となりのしかかっています。特に、自動運転車やＥＶといった次世代型自動車は、いずれも実用化に向け「軽量化」が必須になります。

例えば自動運転車の場合、安全性向上のためにカメラや自動ブレーキシステム等を搭載することで重量過多になったり、ＥＶは電池やモーターで重量が増加すると航続距離が短縮されてしまいます。だからといって、単に部品点数を減らしたり、素材を軽量素材に変更しただけでは却って車両の質が下がってしまいます。

そこで考えられるのが部分最適を図りながら軽量化を実現するという「部品の複合化」という考え方です。しかし、今までの主流である接着剤やボルト締結ではコストや強度、腐食等の課題があり中々実用化されません。

そこで、弊社が独自開発した「PMS接合」（異種材料接合技術）であれば、金属と合成樹脂等を直接接合し、車体の軽量化はもちろん、強度の維持や耐食性、低コスト化も実現することができます。

強度についてはアルミとCFR(T)P（炭素繊維強化プラスチック）を接合したプレートで約2ｔの自動車を牽引しても剥離しない強度を保持しております。

具体的な手法としては、PMS剤を用いてレーザクラッディングにより金属表面に隆起した微細構造を形成し、接合層として合成樹脂等の異種材料と強力接合させる技術です。

これにより金属とプラスチックなどの合成樹脂の直接接合を可能とし、自動車のみならず電動自転車や次世代モビリティ製造技術の「標準」技術になる可能性を秘めています。

また、PMS剤は素材を絶縁体（電気を通さない物質）や導体（電気を通す物質）に変更することが可能です。こうすることでどんな素材とも相性を合わせることができます。

AI画像認識による品質検査の精度向上

工業用部品製造の品質検査業務は、熟練者による目視やパターンマッチング式画像認識（事前に幾つかの規格パターンを機械に登録してから判別させる方式）が主流です。

しかし、今日的な経営状況から、熟練者による目視は、人口減少ゆえの人材の確保が難しくなってきていますし、社員の高齢化により事業継承や事業拡大に限界が生じています。

一方、パターンマッチング画像認識においては、不良品の定義が明確でなければ機械は認識できません。そのため、微妙な色彩の識別が求められる自動車、自転車部品に関してはさして効果を発揮できていない現状があります。

以上のことから、現代の品質検査業務は目視と画像認識を織り交ぜて行なわざるを得ず、昨今の「働き方改革」で求められている「業務の効率化」の実現には程遠い状況になっています。

この課題を解決するために、弊社の画像処理事業で開発した「まーべらす Eye」は、過去に米Google社にてGoogleマップの開発に携わっていた弊社エンジニアにより開発されました。

ディープラーニングで形成したニューラルネットワーク画像処理エンジンを骨格とした画像処理技術で、品質のラベリングから識別を全て自動で行ないます。このAI技術と独自の検査データを併せることで、ヒトの目では見抜けない異物、色彩、キズ、プレスコンディション等微細な異変を察知する驚異的な認識性能に達しました。

これにより省力化に直結する、ラインの自動化や不良品検知精度の向上の他、歩留まり向上にも寄与していくことが可能です。

Product -プロダクト-

金属と樹脂の接合技術、「PMS接合」の持つ可能性

「PMS接合」には以下のような特徴があります。

このように低コストで様々な用途に使える「PMS接合」は現在、次世代自動車の電動パワーステアリングのシャフト部分や電動自転車のモーター部分の軽量化に向け試験導入をされており、2020年代中期の本格導入を目指します。

弊社は、顧客の要望に応じてキロ数万円でPMS剤を供給していきます。顧客はそれを基盤にして接合したい金属の上に自社で隆起構造を作り部品製造を行なっていきます。1KgのPMS剤で5万～10万個の部品が製造可能です。部品単価が1～2円で収まることもあり、中小企業からの受注も見込めます。

また、接合作業が単一工程で済み、かつ資源を最小限に抑えることが可能なため軽量化だけでなく環境へも配慮した技術として活用することができます。

次世代検査技術の標準を目指す、「まーべらす Eye 」の持つ可能性

「まーべらす Eye」では、ニューラルネットワーク画像処理エンジンを骨格とした新たな画像処理方式を採用しています。ニューラルネットワークの階層は5～38階層の観察対象によって、自動または半自動にて選択するようになっております。

そこから対象の良品及び不良品、それぞれ数個のサンプル数からディープラーニングにより学習を行います。各階層は検査対象により、例えば色識別では色空間とヒストグラムを生成して識別精度を高めています。

学習と最適化の自動化を通じてヒトの目では見抜けない微細な識別対応を行ないます。部品データの保管、最適化や学習を全てクラウド上で行なうことにより価格を抑えて顧客へサービスの提供が可能です。

また、これまでブラックボックス化されていたAIによる画像処理の学習状況や識別状況を見える化することに成功しました。

これにより、「まーべらす Eye」を導入された事業者さまは、検査を繰り返すことで独自の学習データを蓄積し、ビッグデータ化して活かすことでより効率よく製品を製造することが可能になります。

リリース直後から好調の「まーべらす Eye」を全国的に拡販

弊社はものづくり現場に特化して、お客様の課題を解決しつつ、信頼とブランドを構築して市場を作っていきます。9月にリリースした「まーべらす Eye」は、既に研究開発を行う事業から受注を得ています。2020年の2月には第一号機が導入される予定で、来年度には一気に拡販が見込める状況にあります。

一方、「異種材料接合」事業は初期の試験加工の状況が多い中、世界的知名度のあるモビリティ部品メーカー1社に向け、来年の下期からPMS剤の量産体制に入る見込みがあります。また、同メーカーから他部品への適用検討も始まり、2020年度内には事業の加速も見込まれます。

当面の市場は産業構造のすそ野が広い、モビリティ機器市場を注力市場とします。その後はモビリティ市場に限らずドローンや飛行機等の軽さが重要になる航空機市場にも参入する計画です。

（出典：日本経済新聞社、一般社団法人次世代自動車振興センターより、 EV等 販売台数統計、他）

弊社は、異種材料接合技術「PMS接合」を用いた試作品の製作および本格導入、それと「まーべらす Eye」の導入サービスを展開します。

「PMS接合」においては、特別な装置を用いずPMS剤を納品すれば自社にあるレーザ加工装置と汎用接合装置で作業できるので、安価に導入することが可能です。

「まーべらす Eye」においても高価な撮影機材は不要なため、導入が完了すれば安定して効果を得ることが可能です。

下の表は現時点において今後の経営が事業計画通りに進展した場合のスケジュールです。そのため、今回の資金調達の可否、調達金額によって、スケジュールは変更となる場合がございますので、予めご了承ください。

売上高は事業計画を前提としており、発行者の予想であるため、将来の株価及びＩＰＯ等を保証するものではありません。また、上記のサービス追加は、今回の資金調達に伴って行われるものではなく、今後、新たな資金調達を行うことによる追加を計画しているものです。なお、新たな資金調達の方法は現時点において未定です。

先ずは、何ができるかやってみよう！

前職は商社勤務で、レーザ関連の輸入機器を扱っていた関係で海外のレーザ関連のベンチャー企業との付き合いも多く、いつかは独立して自分で一から事業を手掛けてみたいという思いがありました。

独立するのであれば、24時間動けるうちにという考えから50歳前でと考えていました。時間はどんどん過ぎていき50歳を迎えてしまい、何をビジネスの中核にするかを決めていない状態でしたが、「何ができるかやってみよう」と起業しました。

起業した時の挨拶回りで、異種材料接合技術への取り組みのきっかけを得て、技術開発と事業化への取り組みを進めてきました。

すでに起業後8年近くの時間がたってしまいましたが、その間多くの方のご協力を得ることができ、弊社技術の有用性も評価いただける段階になってきました。

加えて独自の画像処理技術を加えることで、次世代モノづくりの世界に、一石を投じる体制ができました。

二つの技術を突破口に、次世代のものづくりを支える基礎を目指してまいります

私たちは接合＆検査という、キーテクノロジーで日本のものづくりの役に立ちたいと考えています。

労働人口の減少にも負けない、ものづくり競争力の向上と、快適で安全安心に暮らせる社会のために。

私たちの提案する技術は華やかさはありませんが、次世代のものづくりの礎となる技術に育てたいと考えています。

投資家の皆様には、是非弊社を応援してくださいますようお願いします。