【展示会】第3回「スマート工場EXPO秋」に弊社が出展します：外観検査AI・作業者解析AI・データ生成管理ソリューションを展示

注目：画像検査の自動化で作業効率アップ！判断根拠のわかるAIによる良品検出と不良品画像生成、データ管理を簡単・高品質に導入可能

製造業向けに設計された AI ソリューションです。工場の検査業務の自動化、作業効率の向上、品質管理の精度を劇的に改善します。 NGデータの生成と管理を一元化し、AI 学習データの作成・管理の効率化を図ります。 また、検査業務のスキルを標準化し、スキルレス化を実現します。 主な特長 ・直感的な操作: AIの盗難が不要で、誰でも簡単に操作可能 ・少量のデータで学習: 効率的な学習で、すぐに高精度なモデルを構築する ・判断根拠の可視化: XAI技術でAIの判断根拠を明確にし、信頼性を向上 ・不良品データの生成と管理: データ収集の手間を削減し、品質管理を最適化 対象者 ・生産管理部: 生産計画の立案と管理、生産効率の向上、不良品の削減 ・生産者: 生産プロセスの最適化、新技術の導入、設備の保守管理、自動化技術の活用 ・品質管理部: 製品の品質検査、不良品の検出と対策、品質保証プロセスの確立、規格適合性の確認 ・DX推進部門: デジタルトランスフォーメーションの推進、AIの導入、データ分析による業務改善 ・画像検査機を導入済みで、過検出が問題の企業 ※別途お問い合わせください。

• 外観検査装置
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AI導入検討の方必見！NG画像生成とデータ管理を効率化、機械学習の前処理が驚くほど簡単に！

AI導入を検討中の製造業に最適なデータ管理ツールです。 AI学習データの準備が簡単になり、検査時間の短縮と作業負担の軽減が実現します。 こんな課題に ・データ管理が複雑: 画像データの整理が大変で、AIの学習に時間がかかる。 ・NGデータが不足: 不良品データが少なく、AIの精度が上がらない。 ・品質管理が難しい: データの品質が一定でなく、検査結果がばらつく。 導入はとても簡単！ ・ツールをインストール: クラウド提供で簡単に設定。 ・データをアップロード: 既存の画像データをツールにアップロード。 ・NGサンプルを生成: 必要な不良品データを自動生成。 ・AIを学習: 高品質なデータでAIを効果的に学習。 既に外観検査を導入済みの方にも最適！ ・データ管理の効率化: 現在の外観検査データを簡単に統合・管理。 ・品質向上: 既存データの品質評価と向上をサポート。 ・柔軟な対応: 既存の外観検査AIとの連携もスムーズに行えます。 ・AI検証対応: 導入後のAIモデルの性能を検証し、最適化を支援します。 詳細は『関連カタログ』をご参照のうえ、お問い合わせください。

• 画像解析ソフト

AIの判断根拠とリスクを理解。少量のデータから学習可能。直感的操作可能でAI知識不要。PoCで終わらない継続的な品質管理を実現。

製造現場における実用的な「外観検査AI」は、直感的な操作で少量のデータから高精度な学習・運用が可能です。現場管理者にとって使いやすく、即効性のあるAIツールです。 対象業界 製造業（半導体、鋳造業、自動車、加工食品）/化学/医薬品 対象者 ・生産管理部: 生産計画の立案と管理、生産効率の向上、不良品の削減 ・生産技術部: 生産プロセスの最適化、新技術の導入、設備の保守管理、自動化技術の活用 ・品質管理部: 製品の品質検査、不良品の検出と対策、品質保証プロセスの確立、規格適合性の確認 ・DX推進部門: デジタルトランスフォーメーションの推進、AIの導入、データ分析による業務改善 ・画像検査機を導入済みで、過検出が課題 主な特徴 ・直感的な操作: AI知識不要。AIモデルの作成から運用・品質管理まで簡単。 ・少量のデータで学習: ドメイン特化型データ拡張技術により、現場環境に合わせた学習データを生成。 ・可視化による品質管理: XAI技術でAIの判断根拠を可視化し、モデルの改善が容易。 ・AI向け品質検証: QAAIでデータ・モデルの品質検証、見える化、変化点の管理が可能。

• 外観検査装置

【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。

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AI初心者でも簡単操作！工場の自動化と品質管理を実現する次世代AIプラットフォーム

製造業向けに設計されたAIプラットフォームです。このツールを使うことで、工場の自動化や省人化を実現し、品質管理も簡単に行えます。 目視検査や作業者の行動分析といった業務をAIでサポートし、現場での運用を支援します。 なぜ良いのか AIの専門知識がなくても使える直感的な操作が可能です。少量のデータからでも学習できるため、導入が簡単です。さらに、以下の先端技術を採用しています。 ・XAI (説明可能AI): AIの判断根拠を明確にし、ユーザーがAIの動きを理解できるようにします。 ・QAAI (品質保証AI): 環境変化や外乱を考慮したデータ生成と品質検証を行い、安定したAIモデルを提供します。 なぜ説明性や頑健なAIが必要か 製造現場では、AIがどのように判断しているのかを理解することが重要です。XAIにより、AIの判断根拠を明示することで、信頼性が向上し、安心して運用できます。また、QAAIは外乱や環境変化に対応できる頑健なモデルを提供するため、現場での安定したパフォーマンスが保証されます。 ※詳細は『関連カタログ』をご参照のうえ、お問い合わせください。

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作業者解析AIでDX化：作業工程を見える化し、『暗黙知』を『形式知』に変換。製造プロセスを効率化し、最適化します！

製造業や物流業のミスの多い作業、時間のかかる作業を明確にし、適材適所の人材配置や教育、作業負荷の確認、作業ミスの改善を実現します。 そのため業務のDX化（デジタルトランスフォーメーション）を推進し、生産性と品質の向上を図ることができます。 人手不足や技術伝承の課題を解決するために、『作業者解析AI』を活用して、SECIモデル（社会化、外在化、連結化、内在化）をスムーズに回し、人材教育、効率的な作業、ナレッジ共有を促進しましょう。『作業者解析AI』は、企業の競争力を強化し、持続可能な成長をサポートします。 【暗黙知を形式知にする必要性】 各業務で熟練作業者の経験が暗黙知として個人に蓄積されがちです。暗黙知を形式知にすることで以下のメリットがあります ・標準化: 作業手順と品質を一貫させる。 ・効率的な教育: 新人教育が迅速に行える。 ・ナレッジ共有: 組織全体の知識を共有し、パフォーマンスを向上。 ・リスク軽減: 作業者の異動や退職によるリスクを低減。 ・継続的改善: プロセス改善を推進し、効率とコストを最適化。 ※詳細は『関連カタログ』『その他資料』をご参照の上お問合せください。

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手作業工程もAIの力を借りて大幅に効率化！製造現場の動画から作業工程を解析

作業者解析とは 作業者解析AIは、製造ラインにおける作業をリアルタイムおよび録画映像で見える化し、効率的な生産プロセスを実現するための革新的なツールです。サイクルタイムの正確な把握、工程フローの最適化、作業動作の改善、人材配置の最適化、作業漏れ検知、作業負荷の推定など、製造現場の生産性と品質を飛躍的に向上させることができます。 作業解析のメリット 1.驚異的な効率化 ・作業工程の詳細解析で無駄を排除し、作業効率を大幅に向上させます。 2.最高品質の確保 ・一貫した手順で作業漏れやエラーを減少させ、製品品質を劇的に向上させます。 3.安全性の向上 ・作業動作をリアルタイムで監視し、リスク行動を早期発見・是正することで、安全な作業環境を提供します。 4.コスト削減 ・無駄な作業と重複を排除し、人材と資源を最適化することで、運用コストを削減します。 当社製品を選ぶ理由 製造業特化のAIソリューションを提供し、豊富なノウハウと柔軟なカスタマイズが可能。XAIやQAAI技術で透明性を確保し、直感的な操作性と迅速な導入を実現します。事前検証でリスクを最小限に抑え、高い導入効果を保証します。

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【製造業向け】動画をAI解析で現場作業を比較・分析 – ボトルネックを特定し、IE手法で作業効率を劇的に改善

『作業者解析AI』は、製造ラインのルーティンワークをAIで見える化し、サイクルタイムの把握、工程フローの最適化、作業動作の改善、人材配置の最適化、作業漏れ検知、作業負荷の推定などを実現します。 【最適な業務】 ・作業者間の比較: ECRS（排除、結合、交換、簡素化）手法で作業の一貫性と効率性を向上 ・マニュアルの作成: 3S（整理、整頓、清掃）を促進 ・継続的運用: 3M（ムリ、ムダ、ムラ）を見直し最適化 【対象者】 ・生産技術部: 工程改善と効率化を目指す方。TQC（総合的品質管理）手法を推進。 ・生産管理: サイクルタイムの正確な把握と生産フローの最適化を図りたい方。KY（危険予知）活動をサポート。 ・品質管理: 作業漏れの検知と作業負荷の推定を通じて品質向上を目指す方。 ・DX推進部: デジタルトランスフォーメーションを推進し、IE（インダストリアル・エンジニアリング）手法で作業効率化を目指す方。 ・出荷管理: 出荷プロセスの効率化と正確性の向上を図る方。 実際の導入事例やデモをご覧いただけます。 ※詳細は『別紙カタログ』をご参照のうえ、お問い合わせください。

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【導入事例無料進呈】AIを使って世界6大メーカー工場の組立工程の効率化ポイントを発見！ベテランと新人の比較を行った結果も！

製造業界が直面する重要課題に対し、横河マニュファクチャリング株式会社はコーピーの作業解析AIを導入し、顕著な成果を上げました。 本導入事例では、その詳細なプロセスと具体的な成果について紹介しています。 【解決した課題】 1.業務の属人化 2.人財育成と技術継承の問題 3.作業員の負荷 4.品質のばらつき 【導入効果の一部をご紹介】 1.工程異常の早期発見: コーピーのAI技術で、工程サイクルタイムの外れ値を特定し、必要なパーツの準備漏れなどの工程異常を発見。 2.効率化の実現: 組み立て設備の待ち時間を特定し、ベテラン作業者の効率的なカート操作を発見。ベテランと新人の作業効率を比較し、それぞれの強みと改善点を明確化。 3.作業者の比較分析: 新人とベテランの動作を約200サイクル分析し、作業効率の違いや改善点を明確化。 これらの取り組みにより、作業時間の削減、品質の一貫性の向上、人財育成への貢献が実現し、製造業界全体における生産性向上と品質管理の新たな基準を確立しました。 詳細な事例と具体的なデータ、分析結果については、『関連カタログ』をダウンロードしてご覧ください。

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【導入事例無料進呈】AIで生産現場の効率化と品質向上を実現！朝日電装の成功事例を公開

製造業界が直面する重要課題に対し、朝日電装株式会社はConfide for Factoryを導入し、顕著な成果を上げました。 本導入事例では、その詳細なプロセスと具体的な成果について紹介しています。 【解決した課題】 ・解決した課題 ・紙ベースの書類管理の煩雑さ ・データの正確性の低下 ・リアルタイムでの進捗や品質データの把握の困難さ ・業務効率の向上 【導入効果の一部をご紹介】 ・業務効率の向上：データ入力の手間が減り、作業がスムーズで正確に。 ・情報の可視化と共有：リアルタイムで情報を共有し、進捗管理が効果的に。 ・作業時間の削減：1日あたり6人分の作業時間が削減。 紙ベースの書類管理から脱却し、デジタル化によって業務プロセスの透明性が向上しました。従業員の生産性も大幅に向上し、エラーやミスが減少しました。また、各部門間のコミュニケーションが円滑になり、チーム全体の協力体制が強化されました。 Confide for Factoryは、製造業界におけるデジタルトランスフォーメーションを支援し、企業全体の競争力を高める重要なツールとして評価されています。

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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、 新製品【 ピロー包装全数気密検査機 MSQ-2003 】を含む、 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 】 JAPAN PACK 2025 日本包装産業展 https://www.japanpack.jp/ 【 会 期 】 2025年10月7日(火)～10日(金) ※4日間 10:00 ～ 17:00 【 会場／小間番号 】 東京ビッグサイト ／ 東8ホール 8-505

「第4回 ドローンサミット」 出展のお知らせです。 【出展のお知らせ】 　第4回 ドローンサミット 　　9/24(水)~9/25(木) 10:00~17:00 【展示品】 　段ボール保冷ボックス 　クラフトクーラーキューブ

[講　師] NPO法人国際環境経済研究所 副理事長 兼 所長 常葉大学 名誉教授 山本 隆三 氏 [重点講義内容] 米国では相互関税により不況下でのインフレ、スタグフレーションに陥る可能性が指摘されながらも、株式市場は好調です。株式市場を支えるのは、生成AIの需要増とそれを支えるデータセンター建設に必要な半導体と電力設備へのAI関連投資と言われています。しかし順調に投資が進むわけでもありません。 今AI導入の大きな壁になると言われているのは電力供給です。データセンターを支える電力供給が実現しなければ、AIは使えません。GAFAMは自前の電力供給を手当てしています。電力供給は十分でしょうか。電力問題をさまざまな視点から解き明かします。

[講　師] 産業戦略アナリスト 大串 康彦 氏 [重点講義内容] 系統用蓄電池ビジネスが注目を浴びている。一方、価格が変動する電力市場を使った系統用蓄電池ビジネスは収益の予見性が難しく、また複数の市場に参入する複雑な戦略の立案や運用が、事業者にとって参入ハードルとなっている。 本講義では、10年以上前から行われている米国の電力市場を使った系統用蓄電池ビジネスに起こった変化について分析・整理し、日本市場にも適用される仮説を導く。具体的には、カリフォルニア州の電力市場CAISO、テキサス州の電力市場ERCOT、米国東部の電力市場PJMのデータを用い、卸電力市場におけるアービトラージの収益機会を左右する要因の分析、調整力市場の飽和の有無の分析、電力市場のルール変更により系統用蓄電池事業者の収益モデルが変化した事例の分析を行う。日本および海外において定置用蓄電池ビジネスに関わる事業者に有益な情報の提供を目指す。 [講演項目] １．米国の系統用蓄電池ビジネス概観 ２．先行する米国市場で起こった現象とそれらから導き出せる仮説 ３．まとめ ４．質疑応答／名刺交換

RADWAG Japan（ラドワッグジャパン）は、2025年9月3日（水）～5日（金）に幕張メッセで開催される「JASIS 2025」に出展いたします。 当社ブースでは、世界最高水準の計量精度と革新的な操作性を兼ね備えた電子天秤5Yシリーズをはじめ、オールラウンドに活用できるX7シリーズ、高コストパフォーマンスを誇るRシリーズの展示をいたします。 また、マルチチャンネルピペット校正用天秤AP-12.5Yをはじめとしたピペット校正用天秤、フィルター測定用ミクロ天秤など、様々な計量アプリケーションに対応したソリューションをご覧いただけます。 ぜひRADWAG Japanブースへお越しください。 ブース番号：7B-207 【出展社セミナー】 9月3日（水）　12:45～13:15　TKP（旧アパ）会場 No.9　「今さら人に聞けない電子天秤の使い方のイロハ」 9月4日（木）　12:30～13:00　TKP（旧アパ）会場 No.8　「まだ間に合う！第十八改正日本薬局方 第二追補「はかり（天秤）及び分銅の要件」への対応」