AI Visual Inspection
0.1mmの傷も
見逃さないAIの目
熟練検査員の技術をAIが学習。
24時間365日、安定した品質検査を実現。
不良品流出ゼロへ。
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相談前に使える関連資料
課題の整理、要件定義、社内説明に使える資料をこのサービスの文脈に合わせて選んでいます。
－ PROBLEMS ー
製造現場の品質検査、こんな課題ありませんか？
目視検査の限界
人間の集中力は2時間が限界。疲労による見逃しが品質問題に直結
検査員不足
熟練検査員の高齢化と人材確保の困難。技術継承も大きな課題
品質のばらつき
検査員により判定基準が異なる。客観的な品質管理が困難
検査時間のボトルネック
全数検査による生産性低下。納期遅延のリスクも増大
高額な人件費
3交代制での検査員配置。年間数千万円の人件費負担
不良品流出リスク
1つの見逃しが大規模リコールに。ブランド価値毀損の危険
－ SOLUTIONS ー
AIが実現する次世代品質保証
微細な異常検出
ディープラーニングにより0.1mm以下の微細な傷も検出。人間の目では見えない欠陥も発見します。
－ TECHNOLOGY ー
先進的なAI技術で品質保証を革新
ディープラーニング
ResNet/EfficientNetで精度を検証した異常検出を実現
異常検知
良品学習で未知の不良も検出可能
エッジAI
現場でリアルタイム処理、遅延なし
転移学習
少ないサンプルで品質検証モデル構築
－ CASE STUDIES ー
あらゆる製造業で実績
自動車部品メーカーA社
検査員15名体制でも見逃し発生。月1回のペースで客先クレーム。検査工程がボトルネックに
エンジン部品の微細な傷・打痕検査を自動化
RESULTS
高可用
検査精度（従来改善）
圧縮
検査時間短縮
ゼロ
不良品流出（一定期間連続）
15→3名
人員配置
－ PROCESS ー
最短2週間でPOC開始
スモールスタートで効果を実証してから本格導入へ
現状分析
1週間
検査工程の課題をヒアリング。サンプル画像での検証実施。
POC実施
2〜4週間
実ラインでの検証。検出精度と処理速度を確認。
システム構築
1〜2ヶ月
カスタマイズ開発と既存システムとの連携。
本番運用
継続サポート
段階的な展開と継続的な精度向上。
－ FAQ ー
よくあるご質問
傷、打痕、変形、異物混入、色ムラ、印字不良、寸法異常など、あらゆる外観不良を検出可能です。0.1mm以下の微細な欠陥も検出でき、人間の目では判別困難な色差（ΔE=1程度）も識別できます。
はい、可能です。既存ラインを大きく変更することなく、カメラとAIシステムを追加するだけで導入できます。PLCとの連携も標準対応しており、不良品の自動排出も可能です。
良品サンプル100枚程度から学習を開始できます。不良品サンプルは各種類10枚程度あれば十分です。少ないサンプルでも品質検証を実現する転移学習技術を活用しています。
多くの事例で一定期間から1年で効果確認を実現しています。人件費削減、不良品流出防止、生産性向上の効果により、費用対効果改善以上を達成するケースも多数あります。
－ CONTACT ー
品質で勝つ、AIで革新する。
競合他社に先駆けて、次世代の品質保証体制を構築しませんか？まずは無料診断で、貴社の検査工程の改善ポテンシャルをお見せします。