Landing AIはデータセントリックAIの考え方を軸にしています。モデルをいじるより、学習データの質を上げるほうが効果が大きいことが多い、という発想です。LandingLensでは、製造、農業、医療のチームが、欠陥の検出、物体のカウント、画像の分類といったコンピュータビジョンのモデルを学習できます。ノーコードの画面で、ラベリングの質とエラー分析に重点を置いています。機械学習エンジニアでなくても、現場の専門家がモデルを作れます。
同社は文書インテリジェンスにも広がっています。エージェント型のドキュメント抽出は、ビジョンモデルと言語モデルで財務諸表、フォーム、レポートといった複雑な文書を読み取り、構造化データに変換します。各値がどこから来たかを示すビジュアルグラウンディングも付きます。開発者はAPIでワークフローに組み込めます。
Landing AIは企業向けに、段階的なプランとトライアルで販売されていて、電子機器の製造などで使われています。信頼できるビジョンモデルを作るには、課題を明確に定め、良いデータを用意する必要があります。代替にはRoboflow、Google Vertex AIとDocument AI、AWS RekognitionとTextract、Azure AI Vision、工業検査ではCognexやZebraがあります。大きな機械学習チームを置かずにビジョンAIを導入したいチームに向いています。
