Last Updated： Aggregation Period:2026年08月19日～2026年09月15日
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画像検査専門のMV Mateがさまざまな問題に対応します！
弊社は装置メーカーではないので、画像検査の部分だけをお手伝いすることが可能です。 こちらは、画像処理・外観検査に関するお悩みとその解決方法を解説した資料です。 画像検査に関するお悩みがありましたら、お気軽に一度ご相談ください。 【掲載内容・こんなお悩みありませんか？】 ■目視検査を自動化したいけど、どうしたらいいのかわからない… ■一度他社で検査装置をお願いしたが、難しいと断られてしまった… ■既存の画像検査装置の判定が安定していない… ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問合せください。
高機能なHALCONライブラリが使用可能！お客さまの仕様に合わせた選択ができます
当社が取り扱っている『高機能外観検査システム』をご紹介します。 HALCONベースによる画像処理をドラッグ＆ペーストでフロー作成でき、 プログラミングの知識がなくても高機能なHALCONライブラリが使用可能。 また、1μm以下のエッジ欠陥や傷の検出（20X時）を行え、任意の仮想ラインからの カケ、はみ出しのエッジ検査ができます。 【特長】 ■高倍率レンズ使用時においても高速にて深度の深い画像が得られる ■傾斜したワークにおいて平面補正も行える ■1μm以下のエッジ欠陥や傷の検出が可能 ■任意の仮想ラインからのカケ、はみ出しのエッジ検査が行える ■HALCONベースによる画像処理をドラッグ＆ペーストでフロー作成が可能 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
既存の画像処理と比較したディープラーニングとの違いやメリット、一般的なディープラーニングとリョーワのご提案との違いをご紹介！
株式会社リョーワは外観検査において、「もっと簡単に」「どんな案件でも」「画像処理の最後の砦」を目指しております。 また、弊社ではご希望の日程に合わせた「AI外観検査デモウェビナー」を実施しております。 他社様との合同参加なく、1社100名様までご参加いただくことが可能です。 まだ一般には公開しておりませんが、 最新の機能の一部をこのウェビナーでは公開予定です。 ※ツールはTEAMもしくはGoogle Meetとなります。 【アジェンダ】 1.会社案内 2.既存画像処理とAI画像処理との違い 3.ディープラーニング製品の紹介 4.判定方法のツールの説明 5.ディープラーニング VS 既存画像処理 6.事例紹介 7.ライセンスの種類 8.他社のディープラーニングとの違い 9.時期新商品の紹介 10.質疑応答 外観検査で諦めていた案件も、AI画像処理は克服します！ ウェビナーにを希望される方はPDF資料をご覧いただき、お気軽にお問い合わせ下さい。
金属加工品の穴の有無や位置の違いを検出し、見た目の似通った異品を判定します！
次のような内容がホームページのお問合せフォームに届きました。 『金属加工物の識別を行いたいです（10cm程度の円板状加工物に、内部円周状に加工後が有るものと、無い物）カメラのリアル撮影時に、物体Aと物体Bを識別したいのですが、正確に同じ位置には設置できない状況です。 撮影には1秒程度停止を持てるのですが、このような条件で製品検査が可能でしょうか？ 使用環境は加工機がある、工場内です。』 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより1カ所の穴の有無や位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を1秒未満で判定することができました。 左の画像はマスター画像（設定画面）桃色の線で検査部分を指定しています。 使用ソフト：EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。
簡単に外観検査システムを開発できるオールインワンのAI画像処理システム！ディープラーニング搭載！コード無しでシステムを構築！
『Vb Vision３』は、コーディング無しでシステムを簡単に開発できる"Aurora Vision Studio"があらかじめプリインストールされており、AIツールの"Deep Learning Add ON"を使って、面倒な画像処理アルゴリズムを考えないでも、画像を読み込ませるだけで検査装置が完成します。カメラI/F、PLC通信、I/O制御、更にモニタ上に検査結果や設定画面を表示するGUI検査画面作成ツールをも装備しているオールインワンパッケージですので、これだけで外観検査装置を低予算で開発することができます。 機能は、傷や異物、凹凸などの外観検査をはじめ、キャリブレーション、測定、カウント、マッチング、アライメント、BCR、OCR 読み取り、ピッキング処理から、ロボット連動など、更に高さ画像による3Dビジョンなど、全てマルチタスクによる高速処理が可能。 【特長】 ■高度な外観検査を短時間で「ノーコード」で開発 ■検査データと紐付けDX化・IoTモニタリングで不良率低減 ■様々なアプリケーションに対応 ■Deep Learningを搭載
目視検査自動化への第一歩–撮像・AI検証のご相談ください–
JTG LabではAI外観検査自動化の判断の前提となる「撮像検証」と、 画像を用いて実際にAI学習を行い、良否判定の基準をAIが学習可能か検証する「AI学習検証」を提供いたします。 ご要望に応じて、これらの検証後には全自動や半自動などの設備一式としてのご提案も可能です。 【JTG Labでできること】 ■撮像検証 各種産業用カメラ・照明を準備しており、検査対象製品や検出したい不良を画像に捉えることが可能か検証します。 事前にお伺いした製品・不良をAIが学習・判断しやすいように撮像する環境の確認を行います。 ■AI学習検証 撮像検証によって得られた画像、またはお客様が既にお持ちの画像を使用してAIに学習させることにより、 AIが正常/不良の特徴を学習し、正しい判定ができるか検証します。 ■既設設備での検証 通常は机上で対象製品の撮像検証を実施しますが、製品によっては既存の生産ラインの中でなければ撮像できない製品もあります。 そのような場合は、実際の生産ライン内で撮像可能な場所にカメラ・照明を設置して検証を行います。
正しくAIで検査を行う為に、AIとルールベースの併用を検討してみませんか？
AIを使用し、外観検査を行う場合、まずは良品と不良の画像を集める必要があります。 これらの問題の解決にルールベースの併用を検討してみませんか？ ステップを踏むことにより、安定したAIでの外観検査が可能となります。 【提案書4の掲載内容】 ・正確な画像を大量に集める ・正確な画像を覚えさせる ・その場合、AIって必要なの？ 今後の事を考えるとAIを使用したい、でもAIで本当に検査できるか不安。 そのような方は、ぜひご一読ください
AI画像検査ソフトでクリップの変形による形状不良の検査を行います！
リフォームやリノベーションを手掛けるメーカーからクリップの変形の検査の依頼です。振動で検体を１個ずつ落とす⇒ベルトコンベアーでカメラ部まで動かす⇒カメラで判断し選別する⇒ベルトコンベアーがOK品とNG品を二手に分けるといった検品システムを具体的にイメージされていました。 【検査設定と検査結果】 お預かりしていたサンプル品にて形状不良の検査を行いました。 上からと横からの 2 パターンで検証をし、上から OK 品と NG 品を識別することが可能でし た。 横からの検査は、「端部分の角度」とクリップ部分の「隙間」、「ねじれ」の検出が可能でした。左の画像では３種類を検出しています。右の画像では分けたラベルを表示しています。ＯＫは数量に指定なく「ＯＫ」 不良は０～０まで「ＯＫ」（一つでもあったらＮＧ）の設定です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：約40 x 30mm 検査対象の最小サイズ：30ｍｍ 検査個所数：3ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：25ｍｍ レンズと製品との距離：約170ｍｍ 照明：室内蛍光灯
汎用の検査装置では検知できない微細で複雑な欠陥について、実際に当社が行ってきた事例を元に、具体的な検知技術をご紹介
・外観検査の背景と課題 市場伸長が見込まれる画像処理システム市場の現状と、 外観検査自動化のメリット、検査装置導入時・導入後の課題について、 纏めております。 ・微細化が進む電子回路基板のパターン検査課題 複雑化・微細化していき、検出が難しい電子回路基板のパターン欠陥について、当社で独自開発した検査手法をご紹介します。 ・複数光学条件が必要な外観検査自動化における課題 対象物に対して様々な欠陥検出が必要な検査において、複数照明条件を 利用するケースがございます。最新の照明装置を用いた検査技術をご紹介しております。 ・画像処理検査URCPのご紹介 画像処理検査URCPとは、ハードウェアとソフトウェアの両面から画像処理検査の【最適化】をご支援します。お客様のご要望に合わせて、画像処理検査装置をオールインワンでご提供いたします。 １．自社開発ソフトウェア※カスタマイズも可能 ２．各種欠陥に合わせた光学条件・機器を選定 ３．仕様に合わせた検査装置の設計・組立・納品
ワンストップでトータルソリューションをご提案します。
AI（人工知能）を活用した外観検査システムの導入に向けては、様々な課題やハードルがあります。 フロンティアシステムでは、製造現場への導入実績を元に『AI外観検査システム導入サポート』をご提案しております。 検査目的がAIに最適かどうかの検証から、実証実験・システムの構築・導入後のフォロー・メンテナンス・改善にいたるまで、トータルソリューションでお応えします。 また、現在お使いの画像検査システムに、AIソフトウェアを追加で組み込むことも可能ですので、是非ご検討ください。
最少数十枚の画像データからAIモデルの作成が可能なAI外観検査システム
『Observe AI(オブザーブ・アイ)』は、産業用高精度カメラで撮影した画像をリアルタイムにAIを用いて解析、製造ラインにおいて製品の外観検査と寸法計測を高速かつ同時に行い、不良品の自動検出を可能とするシステムです。 従来の人による目視検査では、品質のバラツキや人件費などが課題となっていましたが、Observe AIは目視作業の負荷軽減と品質の安定化を実現します。 【主な特長】 ■最少数十枚の良品画像からAIモデル作成が可能 ■複数のカメラで外観検査と寸法計測を瞬時に実行 ■直感的操作で検査手順の新規作成が可能 ■AIが微細な異常や未知の欠陥を検出 ■多品種少量生産の製造業でも柔軟に運用可能 ※詳しくは、お問い合わせください。
ヒューマンエラーの発生抑止！画像センサや画像処理システムを活用した自動検査
外観検査には、一般的に人間の目による「目視検査」と、 画像センサや画像処理システムを活用した「自動検査」の2種類があり、 目視検査は手軽に実施できる一方で、ヒューマンエラーが発生する、 判定基準のばらつきが発生するというデメリットがあります。 検査を自動化するためのポイントは、どこの工程で、何を、どれくらいの速さで 検査したいのかを明確に決めることです。 当社にご相談いただければ、お客様の検査対象や自動化する 範囲・項目にあった提案をさせていただきます。 【外観検査を自動化するメリット(抜粋）】 ■品質の保証/維持/向上 ■生産ラインの改善 ■歩留まりの向上 ■省人化 ■省スペース化 ※詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
人の目で行っていた目視検査を、カメラとソフトウェアを使用した、機械の目で検査を行うシステムのことです。
人の目で行っていた目視検査を、カメラとソフトウェアを使用した、機械の目で検査を行うシステムのことです。従来の目視検査では、検査担当者の「経験」や「体調」による影響が大きく、品質のバラツキ、不良品の見落としなどの人的リスクが存在します。 そこで、カメラなどの機械を使用した、画像処理による外観検査システムが誕生しました。画像処理技術を用いて、外観検査を自動化することで、安定した検査精度とコストパフォーマンスの向上を実現しました。 更に、近年ではAI技術（ディープラーニング）の発展がめざましく、画像認識はセキュリティでも活用されるほど高度な技術へと成長してきました。検査員が外観検査にて未知の不具合に遭遇した場合、何らかの「違和感」を感じ取ることでそれを発見できます。AIはその「違和感」を数値化して表現することで、未知の不具合も見逃さずに検知できるのです。すなわち人の目による判断を補完することができます。
検査員不足をロボットで解決。製品の取り出しから複数面検査、OK／NG仕分けまでを自動化します！
トレーから製品を拾い上げ、向きや姿勢を変えながら複数面を画像検査。 検査結果に応じたOK品・NG品の仕分けまでを、一連の工程として自動化する「検査員ロボット」です。 人が手に取って行っていた、製品の取り出し・姿勢変更・目視検査・仕分け作業を、ロボットアームとAI外観検査によって自動化します。 検査員の確保や教育にかかる負担、作業者による判定のばらつき、疲労や集中力低下による見逃しなど、人に依存する検査工程の課題解決を支援します。 対象製品や検査内容に合わせて、把持方法・撮影方法・ロボットの動作を検討可能です。 まずは検査したい製品や現在の工程について、お気軽にご相談ください。 【主な工程】 ・トレーから製品を拾い上げる ・製品の向き・姿勢を変更する ・複数面・複数箇所を画像検査する ・OK／NGを判定する ・判定結果に応じて排出先を振り分ける ・必要に応じて検査画像・判定データを保存する
高速搬送ラインでの検査で高精細、高精度な検査機能を提供します！ ロールtoロール製品の外観検査を高速処理する事が可能です！
ロールtoロールで搬送されるフィルムやライナー、製紙関係の検査を実施する際、ラインが高速の為、検査の自動化を見送った事はございませんか。 iVision High Speedは今まで検査が出来なかった高速での検査を可能にします。 開始位置からの距離や不良の詳細画像を記録することや、ラインに対しての指示を出すことも可能です。 ※まずはお客様が希望されるワークが検査可能かどうかの検証をさせて頂きます。 ※詳細に関してはカタログをダウンロードし、ご確認下さい。
文房具が８種類入った袋の中を検査し、判定します！
産業用機械メーカーさまから、ステーショナリーセットを袋に詰めた状態で入れ忘れがないか検査したいと無料評価のご依頼です。袋の中に文房具が８種類、あるかどうかを検査していきます。 今回は文房具でしたが、組み立て部品がそろっているか、説明書がそろっているかなど様々な業界で応用した運用が可能な事例です。 【検査設定と検査結果】 ワークの特徴部分が隠れなければ検出は可能でした。また、袋の反射の真下に来てしまうと検出できないケースがありましたので、カメラ下に置くときになるべく袋にしわが無いようにすると安定します。 袋内にあるべき８種類のワークを良好に見分けることができました。 画像は判定結果の表を検査画面に表示した様子です。右画像では「B」と名付けた「取扱説明書」が欠品していることを赤く表示しています。
人に「負荷」をかける検査から「付加価値」を生み出す検査へ
『FALCON』は、人の手の代わりに、様々な機構でワークの姿勢を制御し、 異常の撮像をサポートできるIoT対応AI外観検査システムです。 社内データベースに集約した過去の知見により、好適な撮像機器構成を提案。 更にAIとルールベースを併用することで幅広い異常の検出をカバー。 また、前後工程と同期し、全数検査にも対応可能です。前後工程や 工場全体の課題を踏まえた「全体好適視点」のシステム提案します。 【特長】 ■精度の高い撮像環境の構築 ■汎用性の高い画像処理ソフトウェア ■オペレーターの操作性を向上した画像処理ソフトウェア ■前後工程と同期した搬送・排出の自動化 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
一般的な傷・汚れの検出方法や傷検知アルゴリズムについても解説いたします
画像処理における代表的な用途のひとつである外観検査では、部品に付着した 汚れや傷を不良品として判定することがよく行われます。 しかし、様々な悪条件の中で確実に不良品を検知するという要望に対して、 従来からある一般的な画像処理手法では対応できないことが多くなって きています。 今回は、CV-2000/CV-2500のオリジナル処理である「傷検知モード」について、 原理やメリット、活用方法を説明します。 ※記事の詳細内容は、PDFより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
カーペット・革製品・ボトルなど！珍しい見た目を持つ任意の異常（未知の異物等）を検知
外観検査システム『TDSE Eye』は、様々なテクスチャや物体における異常を判定します。 欠け・ひび・ほつれ・破れ・割れなどの異常を検知すると、モデル作成に 使用した正常画像と異なるような見た目の画像の異常度が高くなります。 珍しい見た目を持つ任意の異常（未知の異物等）も検知できる可能性があります。 また、当製品は専門的な知識なしで導入・運用が可能。クラウド環境で 複雑なモデルも短期間で構築します。 【異常検知例（一部）】 ＜テクスチャ系＞ ■カーペット ■グリッド ■レザー・革製品 ■タイル ■木材 など ＜物体系＞ ■ボトル ■ケーブル ■カプセル ■食品 ■木材 ■錠剤 ■ねじ ■はぶらし ■電子部品 ■ジッパー など ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
良品学習による外観検査AIシステムにより、部品点検、食品検査、設備点検の効率化・コスト削減を実現！
当社は、AIを活用した外観検査システムにより、様々な課題解決を行ってきました。 設備の保守や製品の品質確認など、ヒトの目に頼っていた点検・検査を AIで自動化し、作業の効率化やコスト削減につなげることができます。 TDSEは様々な業界でのデータ活用のご支援実績があり、 例えば大手電力会社の送配電網の設備保全では、 総延長約1万4500キロに渡る送電線の点検時間をAIにより大幅に短縮。 目視確認によってかかっていたコストを削減するなど、成果を上げています。 近年は、少量の正常画像（良品の画像）を学習させるだけで構築できる 外観検査AIシステム『TDSE Eye』をリリース。 クラウド上に構築したAIモデルにより、常に高性能な異常検知AIを利用可能で、 専門的な知識がなくても、手軽にシステムの導入・運用ができます。 ※「AIによる外観検査の事例」「TDSE Eyeの製品資料」「技術解説資料」など各種資料を、PDFダウンロードよりすぐにご覧いただけます。
【FAQ/用語集】わかりずらい外観検査導入AIのFAQと用語の概要を理解できます。
外観検査AIシステムの導入を検討する方々に向けて、FAQと用語集を整理し、わかりやすく提供いたします。すでに外観検査を導入している企業様や、これから導入を検討している企業に必見の内容です。 外観検査AIシステムは、製造業における品質管理を飛躍的に向上させるための強力なツールです。 コーピーのAI技術は、高度な画像解析と機械学習アルゴリズムを駆使して、不良品の検出を迅速かつ正確に行います。 XAI（Explainable AI）による透明性の高い判断プロセスと、QAAI（Quality Assurance AI）による信頼性の高い品質保証を実現。 さらに、データ拡張技術を用いて少量のデータからも高精度なモデルを構築可能です。 さまざまなカメラで撮影した画像からも学習できる柔軟性を持ち、様々な撮像条件に対応します。 すでにルールベースによる画像検査など異なる環境で撮影された画像でも一貫した検出精度を維持し、工場の生産効率を大幅に向上させることができます。
二次電池 電極シート用の外観検査システムです。
安定した高いパフォーマンスと、トータルシステムとしての完成度で、お客様の問題解決に貢献いたします。 二次電池 電極シート用の外観検査に最適です。 また、お客様の用途に応じて拡張性と自由度の高いカスタマイズをご提案。 長期にわたって安定的な運用と、サポートをお約束します。 【充実した機能を搭載】 ● 高機能・高性能な画像処理ユニットを搭載 ● 24時間365日の稼動に耐える強靭なハードウエア ● 並列処理能力で、驚異的な処理速度を発揮 ● 大型ワイドタイプの検査画面表示用ディスプレイを搭載 ● タッチパネルの採用で、直感的な操作が可能 ● 欠点検出画像をリアルタイムに表示 ● 欠点の位置情報をマップ上に表示 ● 検査データを3種類のパターンで印刷することが可能
AIソフトウェアを搭載した、ディープラーニングによる学習効果が期待できるAI外観検査システムです。
マシンビジョン用に設計された、ディープラーニングベースの画像解析ソフトウェアの中から、最適なAIソフトウェアを搭載した、先進的な外観検査システムです。 従来は、人による目視検査（ヒューマンビジョン）で行っていた複雑すぎたり、手間がかかっていた検査も、本システムを用いることで、マシンビジョンとヒューマンビジョンを融合させた、今までにない効果的な検査をご提案いたします。 【充実した機能を搭載】 『ZD-CFシリーズ』に、ディープラーニング機能を搭載したモデルです。 ● 22インチの大型ディスプレイを搭載 ● 検査画面が縦と横で表示可能 ● 欠点検出画像をリアルタイムに表示 ● 欠点情報をリスト表示 ● 欠点の位置情報をマップ上に表示 ● 欠点画像解析ソフトをオプションでご用意 ● 検査データを3種類のパターンで印刷することが可能 ● ラインセンサ用LED照明を検査内容に応じて選定
AIソフトウェアを搭載した、ディープラーニングによる学習効果が期待できるAI外観検査システムです。
マシンビジョン用に設計された、ディープラーニングベースの画像解析ソフトウェアの中から、最適なAIソフトウェアを搭載した、先進的な外観検査システムです。 従来は、人による目視検査（ヒューマンビジョン）で行っていた複雑すぎたり、手間がかかっていた検査も、本システムを用いることで、マシンビジョンとヒューマンビジョンを融合させた、今までにない効果的な検査をご提案いたします。 【充実した機能を搭載】 『KE-XGXMシリーズ』に、ディープラーニング機能を搭載したモデルです。 ● 高機能・高性能な画像処理ユニットを搭載 ● 24時間365日の稼動に耐える強靭なハードウエア ● 並列処理能力で、驚異的な処理速度を発揮 ● 19インチの検査画面表示用ディスプレイを搭載 ● タッチパネルの採用で、直感的な操作が可能 ● 欠点検出画像をリアルタイムに表示 ● 検査データを3種類のパターンで印刷することが可能
プラスチック部品のボールの有無を判定します！
以前よりお問い合わせのある産業機器メーカー様はたくさんの事例をご相談いただいています。今回はプラスチック部品のボールの有無を判定する設定を試みました。 こちらのサイトで紹介している事例は簡易検証です。弊社で照明、カメラ、レンズなどを用意して、見たい欠陥が検出できるかどうかテストします。通常、サンプル数、検出対象物は2種類程度でお願いしております。簡易検証は検出可能性の見通しを確認するための作業のため、多数のサンプルを使った検出精度、画像解像度と検出精度の相関、などの定量的な評価は原則として含まれません。 【検査設定と検査結果】 お送り頂いたサンプル品で部品（ボール）の有無検査を行いました。 リング照明を使用してボールを黒く写るようにすることで、EasyInspectorの「色比較検査の指定色の有無」機能を使用することにより5カ所の部品の有無を0.14秒で判定することができました。
正解率99％以上！OK/NG判定の高精度学習モデルを作成するAI映像分析システム
『外観検査システム』は、お客様の製造ラインにおける完成製品表面の 異物、傷、汚れ、バリ、穴、焦げ、変形などの外観異常を評価し、良否を 判定します。 お客様から学習データ（OK/NGの画像データ）をご提供頂き、この学習データ から高精度の学習モデルを作成。 解消できる課題例として、目視検査員の慢性的な人員不足と検査の教育に 時間が必要な場合等があります。 【特長】 ■OK/NG判定の高精度学習モデルを作成 ■正解率99％以上 ■見逃し率0％ ■検出率0.5％以下 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
チップ状態の検査では素子面、ガラス面それぞれの検査が可能
株式会社テクノスの自動外観検査事例「精密部品」をご紹介します。
光沢の影響や全体の反りの影響を受けずに微細欠陥の検出が可能
株式会社テクノスの自動外観検査事例「電子材料」をご紹介します。
石油備蓄タンクなど、人が検査する事が危険で困難な場所でも遠方から検査が可能
株式会社テクノスの自動外観検査事例「巨大なもの」をご紹介します。
AIモデルおよびシステム開発期間を短縮。AIシステム導入の投資リスクを軽減します
外観検査におけるAI判定に必要なすべての機能を最適なハードウェアにパッケージしたアプライアンス製品です。AIシステムを内製化する際に活用しやすいCLI (コマンドラインインターフェース) 中心の製品で、AI判定を行う推論制御やAIエンジンに関する設定管理など、AI制御を行うすべての機能をスクリプトに組み込んで実行可能です。そのため、お客様の社内システムエンジニアの方が、外部連携や業務フローへの組み込みなどを柔軟かつ容易に行えます。また、お客様の既存の外観検査設備と連携可能なハードウェア込みのパッケージ製品のため、短期間での導入が可能です。
