画像解析AI【TDSE Eye】活用セミナー～目視による外観検査をAIで効率化！～

プログラミング不要でAIモデル構築！異常個所を視覚的に確認することが可能

AIの活用には専門的な知識とツールが不可欠で、AIやITに詳しい人材を 確保した一部の企業での活用に留まっているのが実情です。 当社では『TDSE Eye』として画像認識AIのモデリングプラットフォームを 構築し、実ビジネスで必要となる様々なプロダクトの提供開始いたしました。 プログラミング不要（Webインターフェース）でAIモデルを構築し、 設備の保守業務、製品の品質確認など、目視作業による外観検査を AIにより効率化します。 【TDSE Eyeの特長】 ■プログラミング不要（Webインターフェース）でAIモデル構築 ■常に先端の有益な画像AI技術をクラウド環境で提供 　・異常検知AIは正常画像のみで構築 　・異常個所を視覚的に確認することが可能 ■ポータブルAIサーバーでPC等のエッジデバイスで異常度算出が可能 ※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。

• 外観検査装置

ヒトの点検が必要な製品だけ選定して省人化！全点検数の十数％の点検のみでOK！

ヒトの目視による生産ラインの不良製品点検は作業量が多く、検査品質に ムラが発生します。 そこで、先ずはAIで不良の可能性が高い製品を選定。その選定した製品のみを ヒトが目視で追点検することで、品質一定かつ省人化します。 当社の異常検知サービス『TDSE Eye』は、先端のアルゴリズムが実装されており、 設備の保守業務、製品の品質確認など目視作業による外観検査を効率化します。 【事例概要】 ■課題 ・時間と人的コストがかかる ・作業が属人的で検査の品質にムラが発生する ■効果 ・AI点検でヒトの点検が必要な製品だけ選定して省人化 ・AIで点検品質を一定 ※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。

• 外観検査装置

ドローンで撮影した画像を用いてAIでひび等を自動検知！作業を安全かつ効率化します

ヒトの目視によるトンネルや橋梁のコンクリート劣化（ひび等）の 定期検査作業は、非常に時間がかかり、時には危険を伴います。 そこでドローンで撮影した画像を用いてAIでひび等を自動検知して、 定期検査作業を安全かつ効率化。 当社の異常検知サービス『TDSE Eye』は、クラウド環境で複雑なモデルも 短時間で構築し、専門的な知識なしで導入・運用が可能です。 【事例概要】 ■課題 ・時間と人的コストがかかる、作業が属人的で技術継承が難しい、 　劣化箇所が落下する危険あり ■効果 ・AIで点検作業を自動化・省人化、AIで点検品質を一定、 　ドローン撮影で安全 ※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。

• 外観検査装置

作業の効率化・コスト削減が可能！目視による点検・検査をAIが代わりに検知

「ベテラン作業員が頼り、点検・検査が属人化」「目視点検・検査は 時間と人的コストが掛かる」「専門家知識が無くAIを導入できない」などの お悩みを『TDSE Eye』がすべて解決します。 これまで人間に頼っていた目視による点検・検査をAIが代わりに検知。 作業の効率化・コスト削減が可能になります。 専門的な知識なしで導入・運用ができ、低コストかつ短期間で構築します。 【TDSE Eyeの特長】 ■先端のアルゴリズムを実装 ■設備の保守業務、製品の品質確認など目視作業による外観検査を効率化 ■AIモデルをクラウド上で構築することで、常に高性能なものが利用可能 ■WEBインターフェースによる簡単操作でAIを構築できる ■AIの推論をエッジにてオフライン実行 ■画像AI分野での豊富な実績 ※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。

• 外観検査装置

常に先端の有益な画像AI技術をクラウド環境で提供！特長をまるっと理解できる紹介動画あり！

『TDSE Eye』は、設備の保守業務、製品の品質確認など、目視作業による 外観検査をAIにより効率化する異常検知サービスです。 識別対象画像のどの部分が異常なのかが数値化され、ヒートマップとして 可視化が可能。 また、クラウドで構築したAIモデルをネットワークから切り離された PCなどのエッジデバイスで実行することも可能です。 【特長】 ■プログラミング不要（Webインターフェース）でAIモデル構築 ■常に先端の有益な画像AI技術をクラウド環境で提供 　・異常検知AIは正常画像のみで構築 　・異常個所を視覚的に確認することが可能 ■ネットワークから切り離されたPC等のエッジデバイスでAIモデルの利用も可能 ※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。

• 外観検査装置

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。

• 外観検査装置

少量の正常画像のみ使用してAIを訓練！専門的な知識なしで導入・運用が可能

『TDSE Eye』は、先端のアルゴリズムが実装されており、設備の保守業務、 製品の品質確認など目視作業による外観検査を効率化します。 正常画像と異常画像でAIを構築する場合、多種多様な異常状態が出現するため 画像集めが長期化し、導入・運用開始まで多くの時間が掛かります。 当製品は、少量の正常画像のみ使用してAIを訓練するため短期間・低コストで AI構築が可能。異常画像を用意する必要がないため、画像収集が簡単です。 ※正常な状態にバリエーションがある場合は、すべてのバリエーションを 正常として訓練する必要があります。 【特長】 ■正常画像のみでAIを構築 ■先端のアルゴリズムを実装 ■常に高性能な異常探知AI ■専門的な知識なしで導入・運用が可能 ■AIの推論をエッジにてオフライン実行 ※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。

• 外観検査装置

360度カメラと組み合わせることで製品内部の検査を効率化！品質確認など、目視作業による外観検査のコストを削減

目視検査では、鉄管の構造から検査作業の自動化が難しく、時間と 人的コストがかかります。 異常検知サービス『TDSE Eye』を360度カメラと組み合わせることで、撮影された 画像からも内面の傷などの異常を検知し、目視点検が必要な個所を洗い出します。 すべてを目視で確認する必要がなくなるため、人的・時間的コストの削減を実現します。 また、当製品はWEBインターフェースによる簡単操作でAIを構築でき、 専門的な知識なしで導入・運用が可能です。 【概要】 ■BEFORE ・鉄管の構造から検査作業の自動化が難しい ・時間と人的コストがかかる ■After ・360度カメラで内面を効率的に撮影 ・カメラ撮影画像をTDSE Eyeで検査することで人的・時間的コストを削減 ※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。

• 外観検査装置

全点検数の十数％の点検のみでOK！専門的な知識なしで導入・運用が可能

ヒトの目視点検では、全点検を行う必要があるため、時間と人的コストが かかり、作業が属人的で検査の品質にムラが発生します。 異常検知サービス『TDSE Eye』を活用することで、AI点検でヒトの 点検が必要な製品だけ選定するため、省人化。点検品質を一定に することができます。 また、当製品はクラウド環境で複雑なモデルも短時間で構築でき、 AIの推論をエッジにてオフライン実行することができます。 【概要】 ■BEFORE ・時間と人的コストがかかる ・作業が属人的で検査の品質にムラが発生する ■After ・AI点検でヒトの点検が必要な製品だけ選定して省人化 ・AIで点検品質を一定 ※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。

• 外観検査装置

ドローン画像とTDSE Eyeで、安心・安全な点検業務を行えます！

トンネルなどの壁面のヒトによる目視点検では、作業が属人的で技術継承が 難しかったり、劣化箇所が落下する危険があります。 異常検知サービス『TDSE Eye』を活用し、ドローン画像とAI点検を行うと 点検品質を一定にし、作業を自動化・省人化することが可能。 当製品は、WEBインターフェースによる簡単操作でAIを構築できるほか、 専門的な知識なしで導入・運用が行えます。 【概要】 ■BEFORE ・時間と人的コストがかかる、作業が属人的で技術継承が難しい、 　劣化箇所が落下する危険あり ■After ・AIで点検作業を自動化・省人化、AIで点検品質を一定、 　ドローン撮影で安全 ※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。

• 外観検査装置

クラウド環境で複雑なモデルも短時間で構築！AIを個別のアプリから利用することも容易

異常検知サービス『TDSE Eye』は、AIモデルをクラウド上で構築することで 常に新しい高性能なものが利用可能です。 モデル構築は数枚の正常画像のみから行うことができ、異常画像を集める 必要がありません。 また、ポータブルAIサーバーを利用すると、クラウド上で構築したAIモデルを ネットワークから切り離したPC等のエッジデバイスで利用可能。AIを個別の アプリから利用することも容易です。 【選ばれる5つの理由】 ■常に新しい高性能な異常検知AI ■専門的な知識なしで導入・運用が可能 ■低コストかつ短期間で構築 ■AIの推論をエッジにてオフライン実行 ■画像AI分野での豊富な実績 ※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。

• 外観検査装置

クラウド・エッジデバイス上で画像識別！御社環境向けのシステム導入や各種サポート等も承ります

『TDSE Eye』は、先端のアルゴリズムが実装されており、設備の保守業務、 製品の品質検査の目視作業を効率化します。 正常状態の画像のみでAIモデルを構築。クラウドでは画像をアップロードするだけで 異常画像の識別を行います。エッジデバイスではポータブルAIサーバと AIモデルをダウンロードすることで異常画像の識別を行います。 御社環境向けのシステム導入や各種サポート等も承りますので、 ご用命の際はお気軽にご相談ください。 【導入までの流れ】 ■STEP 01：画像の準備 （正常状態にバリエーションがある場合は、全てに対応する画像が必要） ■STEP 02：AIモデル構築 ■STEP 03：画像識別（クラウド・エッジデバイス対応） ※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。

• 外観検査装置

AIを個別のアプリから容易に利用可能！クラウド環境で複雑なモデルも短時間で構築！

『TDSE Eye』は、先端のアルゴリズムが実装されており、設備の保守業務、 製品の品質確認など目視作業による外観検査を効率化します。 AIモデルをクラウド上で構築することで、常に高性能なものが利用可能。 WEBインターフェースによる簡単操作でAIを構築することができます。 当社は画像AI分野の案件を数多く手掛けており、本サービスもこれらの 経験を反映したものとなっております。 【特長】 ■常に高性能な異常探知AI ■専門的な知識なしで導入・運用が可能 ■低コストかつ短期間で構築 ■AIの推論をエッジにてオフライン実行 ■画像AI分野での豊富な実績 ※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。

• 外観検査装置

[講　師] 株式会社三菱総合研究所 先端技術センター 主任研究員 齋藤 達朗 氏 [重点講義内容] 成AIをはじめとするAI技術の急速な普及に伴い、データセンターは日本の電力需要を押し上げる要因となりつつある。電力制約の下でAIの社会実装を進めるには、計算需要の増加と電力効率の改善を一体で捉える必要がある。 本講演では、AI需要の将来シナリオと、それを支える半導体・データセンター技術の進展を踏まえ、日本の電力需給への影響を俯瞰的に考察する。さらに次世代データセンターの有力技術として期待される光電融合技術について、電力面での実現効果、最新の技術動向、実装上の課題を整理し、持続可能なAI社会の実現に向けた展望を解説する。 [講演項目] １．生成AIの普及が電力需要を押し上げる構造 ２．日本の電力需給への影響をどう見積もるか ３．持続可能なAIを支える4つの半導体技術 ４．光電融合は何を、どこまで省電力化できるのか ５．光電融合の実用化にむけた現在地 ６．光電融合実装における将来展望と課題、日本企業への期待 ７．質疑応答／名刺交換

[講　師] PwCコンサルティング合同会社 TMT ディレクター 能田 啓史 氏 TRC ディレクター 布目 亮 氏 TMT シニアマネージャー 大内 美優 氏 [重点講義内容] 5G／仮想化・クラウド化で複雑化する通信インフラに対し、生成AIはフィッシング、脆弱性探索、なりすまし、攻撃自動化を高度化させ、重要インフラ事業者の防御前提を大きく変えています。加えて、経済安全保障、サプライチェーンリスク、委託先管理、障害時の説明責任など社会的要請も強まっています。 本講演では、こうした環境変化を踏まえ、通信インフラの現場で求められるガバナンスと統制の実装・定着の要点を実務目線で解説します。

貴社におかれましては益々ご盛栄のこととお慶び申し上げます。 弊社は以下の展示会に出展し、多数の製品をご紹介させていただきます。 ご多忙中のところ大変恐縮でございますが、 この機会に是非ともご来場いただきたくご案内申し上げます。 【 展示会名 】 第32回 計量計測展 INTERMEASURE 2026 公式サイト ： https://intermeasure.org/itms2026/ 【 会 期 】 2026年9月 16日（水）～ 18日（金）10:00～17:00 【 会 場 】 東京ビッグサイト（東京国際会議場）東１ホール （ブース番号：I-03 ） 本展示会は、ものづくり、社会インフラ、医療、環境など、あらゆる現場で使われる最新の計量計測機器やシステム、AI・IoTを活用した最新ソリューションを広く紹介する展示会です。9月18日（金）13：45頃より東１ホール・セミナー会場「IM1」において、産業技術総合研究所（産総研）様が当社との共同研究成果の発表を行います。当社からも説明員が登壇いたします。ぜひ、ご聴講賜りますようお願い申し上げます。

[講演項目] 一．SIP第3期「スマートモビリティプラットフォームの構築」について 内閣府 科学技術イノベーション推進事務局 参事官（社会システム基盤担当）付 政策調査員 八幡 昌樹 氏 二．自動運転社会を支える通信インフラに関する総務省の取組 総務省 総合通信基盤局 電波部 移動通信課 新世代移動通信システム推進室 係長 松尾 優大 氏 三．自動運転・スマートモビリティに関するNTTの取組み NTT（株） 執行役員 研究開発マーケティング本部 アライアンス部門長／ NTTモビリティ（株） 取締役 爪長 美菜子 氏 四．トヨタの交通事故ゼロに向けた取り組み トヨタ自動車（株） 先進安全システム改革部 主査 志田 充央 氏

[講演項目] 一．「モビリティ・ロードマップ2026」のご紹介 デジタル庁 国民向けサービスグループ モビリティ班 統括官付参事官付 主査 武藤 節 氏 二．「交通空白」解消に向けた地域交通DX 国土交通省 総合政策局 モビリティサービス推進課 総括課長補佐 渡邉 明博 氏 三．日産のモビリティサービス実用化へ向けた取り組み 日産自動車（株） 総合研究所 モビリティ社会&AI研究所 主管研究員 高松 吉郎 氏 四．自動運転の社会実装に向けた課題と打ち手 本田技研工業（株） 自動運転事業企画LPL 井上 友貴 氏 五．Waymoの取組み　完全自動運転商用化の最前線 Waymo ヘッドオブポリシー&ガバメントアフェアーズ 日本・アジア太平洋地域 山本 美香 氏