Bits & Pretzels 2026 – AI支援スプレー解析はスケーラブルなビジネスになり得るか？

2026年9月28日～30日にドイツ・ミュンヘンで開催されるBits & Pretzelsにて、AI支援スプレー解析における当社の最新開発をご紹介します。

• SprayConeAI®
• SprayQuantAI®
• ParticleTensorAI®

3つの技術はいずれも、スプレー、液滴、光学測定データの解析を対象としています。しかしBits & Pretzelsでは、測定技術の枠を超えたより広い問いについても議論したいと考えています。それは、専門的なスプレー解析はスケーラブルなWebベースのビジネスになり得るか？という問いです。

スプレー解析は、多くの産業分野で日々活用されています。塗装、自動車補修塗装、コーティング技術、スプレーガン、ノズル、アトマイザー、産業用スプレープロセスに携わる企業は、スプレーの挙動を正確かつ一貫して評価する必要があります。用途に応じて、エンジニアは例えば次のような点を知りたいと考えます。

• スプレーパターンはどのような形状か？
• スプレーはどの程度対称か？
• スプレーパターンの幅はどのくらいか？
• 液滴はどのように分布しているか？
• 液滴径と液滴速度はどのくらいか？
• プロセスパラメータを変更するとスプレーは変化するか？
• スプレーの変化を自動的に検出できるか？

従来、これらの問いに答えるには、専用の測定装置、実験室設備、あるいは企業独自のソフトウェアが必要となることが少なくありませんでした。ai-quantonでは、スプレー解析および粒子解析のさまざまなレベルに対応する、相互に補完し合う技術を開発しています。

SprayQuantAI®は、個々の液滴から得られる光学的な光散乱信号を解析します。この技術は、液滴径、液滴速度、液滴レート、その他のスプレー特性などのパラメータを求めるよう設計されています。SprayQuantAIの目標の一つは、産業用スプレー診断に必要な情報を維持しながら、従来の光学測定システムの複雑さを低減することです。そのため、この技術は実験室での測定だけでなく、リアルタイムのスプレーモニタリングや産業プロセスへの統合にも有用です。

ParticleTensorAI®は異なるアプローチをとります。個別に検出された液滴のみを対象とするのではなく、ParticleTensorAIは光学検出器信号のシーケンス全体を多次元テンソルとして解析できます。そのうえで、人工知能（AI）がスプレー、粒子、材料特性、プロセス条件に関する情報を抽出します。このアプローチは、大量の光散乱データが得られ、従来の信号処理では情報の一部が失われてしまう場合に特に有効です。ParticleTensorAIは、データ駆動型のスプレー・粒子診断へと向かう当社の取り組みを体現しています。

Bits & Pretzelsにおいて、SprayConeAI®はビジネスの観点から特に興味深い技術です。SprayConeAIは、スプレー解析を専用の測定ハードウェアから解き放ち、Webベースの環境へと移行させます。

原理はシンプルです。

スプレーパターンの画像を撮影し、Webブラウザで解析する。

SprayConeAIは、スマートフォン、タブレット、iPad、ノートパソコン、デスクトップパソコンから利用できます。ユーザーがスプレーパターンの画像をアップロードすると、ソフトウェアがその形状と分布を解析します。

解析モードに応じて、結果には次のような項目が含まれます。

• スプレー面積
• 幅と高さ
• スプレーパターンの輪郭
• 幾何学的中心
• 対称性
• 被覆分布
• 異なるスプレーパターン間の比較
• 視覚的なオーバーレイ

画像に校正用の基準物が含まれている場合は、寸法をピクセルから物理単位に換算することもできます。目的は、SprayQuantAIやParticleTensorAIのような高分解能の液滴測定システムを置き換えることではありません。SprayConeAIは、それとは異なる、はるかに幅広いレベルのスプレー解析を対象としています。

これは、Bits & Pretzelsで議論したい問いの一つです。多くの企業は、すでに日常業務の一環としてスプレーパターンを解析しています。想定される用途は次のとおりです。

自動車補修塗装：塗装業者や塗料メーカーは、スプレーガンの設定やスプレーパターンを定期的に評価しています。
スプレーガンの開発：メーカーは、ノズル、エア、圧力、材料のさまざまな構成を比較できます。
スプレーノズルの開発：ノズルメーカーには、スプレー形状を記録・比較するための再現性の高い手法が必要です。
コーティング技術：スプレーパターンの情報は、プロセス開発、品質管理、技術文書の作成に役立ちます。
研究開発：研究所は、標準化された画像解析を用いて実験や運転条件を比較できます。

多くの場合、スプレーパターンの画像はすでに存在しています。したがって、問題は必ずしも新たな測定データをどう作るかではありません。問題は、企業がすでに生成している画像から、より有用で標準化された情報をどのように引き出せるかということです。

多くの大企業は、スプレー画像を評価するための社内ツールをすでに持っています。しかし、こうしたツールは特定の用途、企業、または研究所向けに開発されていることが少なくありません。SprayConeAIでは、別のアプローチを検討しています。

企業、用途、国を問わず利用できる、スプレーパターン解析のための共通のWebベースプラットフォームを構築できるか？

専用ソフトウェアをインストールしたり測定ハードウェアを購入したりする代わりに、ユーザーはブラウザから直接解析にアクセスできるようになります。これはビジネスモデルを大きく変える可能性があります。専用の測定装置は、通常、限られた数の顧客にしか使われません。一方、Webプラットフォームは世界中の多くのユーザーにサービスを提供できる可能性があります。だからこそ、SprayConeAIは当社のBits & Pretzels参加において特に重要なのです。

技術コンセプトは開発の一部にすぎません。次の課題は、適切でスケーラブルなビジネスモデルを見つけることです。考えられるモデルとしては、無料の基本解析と産業ユーザー向けのプロフェッショナル機能の組み合わせ、サブスクリプション型のアクセス、企業アカウント、自動レポート作成、APIアクセス、データ管理、カスタマイズされた解析モデルなどが挙げられます。当社だけの視点でモデル全体を決めるのではなく、こうした可能性について企業や技術パートナーと議論したいと考えています。

産業ユーザーにとって十分な価値を生み出す機能はどれか？

標準化されたスプレー解析を最も必要としている業界はどこか？

SprayConeAIはソフトウェアツール、SaaSプラットフォーム、産業用API、あるいはそれらの組み合わせのいずれになるべきか？

そして、このように高度に専門化された技術アプリケーションを、どのように国際的に成長させられるか？

まさにこうした問いを、ミュンヘンで探っていきたいと考えています。

Bits & Pretzelsには、ヨーロッパ各地から創業者、既存企業、技術プロバイダー、ビジネスパートナーが集まります。当社にとってこのイベントは、技術を紹介する場であるだけではありません。特に、SprayConeAIや当社のその他の技術のさらなる発展を支援していただける戦略的パートナーとの対話に関心を持っています。

想定されるパートナーは次のとおりです。

• スプレーやコーティングプロセスに携わる企業
• スプレーガンおよびスプレーノズルのメーカー
• 自動車および自動車補修塗装関連の企業
• ソフトウェアおよびAIのパートナー
• 産業オートメーション企業
• 販売パートナー
• スプレー解析を自社のデジタルプラットフォームに統合したい企業
• 顧客向けの新たなデジタルサービスを求める技術プロバイダー

当社の基盤は、光学式スプレー測定と粒子診断にあります。SprayConeAIを通じて、この技術的知見を強力な産業パートナーとともに、シンプルで利用しやすく、スケーラブルなデジタル製品へと転換する方法を模索しています。

当社の技術は、スプレー解析の相互に補完し合う3つのレベルをカバーしています。

SprayConeAI®
画像からマクロなスプレーパターンを解析します。

SprayQuantAI®
光学的な光散乱信号を用いて個々の液滴を解析します。

ParticleTensorAI®
AIベースのテンソル手法を用いて、検出器信号の複雑なシーケンスを解析します。

これらの技術は一体となって、スプレー物理、光学測定技術、人工知能（AI）、デジタルプラットフォームを融合するという当社のビジョンを体現しています。

しかし、Bits & Pretzels 2026において当社にとって特に重要となるのは、次の問いです。

SprayConeAIは、スプレー解析を専門的なエンジニアリング業務から、スケーラブルなWebベースのサービスへと変革できるか？

🌐 SprayConeAI： https://sprayconeai.com

🥨 Bits & Pretzels： https://www.bitsandpretzels.com