【来場御礼】第3回スマート工場EXPO秋へのご来場ありがとうございました

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

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
• 画像処理ソフト
• 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

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。

• 画像解析ソフト

【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。

• 画像解析ソフト

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。

• 画像解析ソフト

[重点講義内容] 一．太陽光パネルのリサイクルの推進について 環境省 環境再生・資源循環局 総務課 制度企画室 室長 岡崎 雄太 氏※崎はたつさき １．太陽光パネルの廃棄・リサイクルに関するこれまでの取組 ２．太陽電池廃棄物の再資源化等の推進に関する法律 ３．質疑応答／名刺交換 二．太陽光発電の拡大とパネル資源循環の好サイクル形成 株式会社みずほ銀行 産業調査部 素材チーム アナリスト 川合 秋帆 氏 １．太陽光発電を取り巻く政策動向 ２．太陽光発電業界の動向 ３．太陽光発電とパネルの資源循環について ４．資源循環に向けた事業者の取り組み事例 ～ガラスのリサイクルに向けて ５．資源循環に向けた事業者の取り組み事例 ～効率的な回収に向けて ６．資源循環に向けた事業者の取り組み事例 ～太陽光発電設備に対する保証・保険と関連動向 ７．太陽光パネルの資源循環に関する問題意識と課題解決方向性 ８．質疑応答／名刺交換

[重点講義内容] 一．海底ケーブル市場の新潮流　現在地と展望 （株）三菱総合研究所 モビリティ・通信政策本部 主任研究員 牧山 宅矢 氏 １．なぜ今、海底ケーブルが注目されるのか ２．海底ケーブル市場の全体像 ３．主要プレイヤーと産業構造の変化 ４．今後の展望と期待 ５．質疑応答／名刺交換 二．国際通信を支える海底ケーブルとKCSの取り組み KDDI ケーブルシップ（株） 取締役執行役員常務 技術運航本部長 出頭 智範 氏 １．事業紹介 ２．海底ケーブルの概要 ３．海底ケーブルの各種作業 ４．海底ケーブル産業の現況と課題 ５．質疑応答／名刺交換

[講　師] 一般社団法人デロイト トーマツ戦略研究所 フェロー 平木 綾香 氏 [重点講義内容] 米国の第2次トランプ政権による高関税措置や国際機関からの脱退、ベネズエラでの軍事作戦、そしてイラン攻撃により、世界はまさに「破壊の最中（Under Destruction）」にある。 経済や最先端技術などが安全保障化する中、本講演では「モジュール型の安全保障」「トータル・ディフェンス」「人工知能（AI）の台頭」の三つの観点から、欧州を軸とする日欧米の防衛産業動向を読み解き、日本の防衛産業の可能性と課題を検討する。 [講演項目] １．日本の安全保障環境の変化 ２．これからの安全保障体制を考える際の３つの論点 　（１）モジュール型の安全保障アーキテクチャ 　（２）トータル・ディフェンス 　（３）AI ３．日欧米の取組み 　（１）欧州：欧州防衛産業戦略と戦略的自律 　（２）米国：トランプ政権の国家安全保障戦略（2025 NSS）と防衛イノベーション 　（３）日本：令和8年度予算のポイントと戦略3文書改定に向けた動向 ４．防衛産業の将来像-参画をめぐる可能性と課題 ５．質疑応答

[講　師] アンダーソン・毛利・友常 法律事務所 外国法共同事業 パートナー弁護士 小林 英治 氏 [講演項目] １．太陽光発電事業におけるFIT／FIP制度 　（１）再エネ法に基づくFIT／FIP制度の概要 　（２）太陽光発電事業に関する再エネ法の改正経緯 　（３）現状の再エネ法における実務上の重要ポイント ２．太陽光発電事業に関連する規制における改正等 　（１）森林法 　（２）電気事業法 　（３）環境影響評価 　（４）景観法 　（５）その他 ３．質疑応答

[講　師] 長島・大野・常松法律事務所 弁護士 日置 巴美 氏 [講演項目] １．個人情報保護法の改正概要及び関連する法改正 　（１）データ利活用のための政府戦略及び法改正 　（２）個人情報保護法の改正概要 ２．個人情報法改正ポイント 　（１）適正なデータ利活用の推進 　（２）リスクに適切に対応した規律 　（３）不適正利用等の防止 　（４）規律遵守の実効性確保のための規律 ３．実務への影響・留意点 　（１）データ利活用に関するケース（ＡＩ開発とサービス提供、医療・ヘルスケア領域での商品・サービス開発等） 　（２）個人データの取扱いの委託を含む取引（漏えい等報告対象自体の対応、契約条項の見直し） 　（３）従業員及びその家族の情報を取り扱うケース（本人認証等） 　（４）個人情報保護委員会の権限行使への対応（プラットフォーマー・ＳＮＳ事業者への要請等） ４．その他 　（１）プライバシーガバナンスの実践（体制・ルールの整備又は見直しと施行準備） 　（２）２０２６年改正と残された課題 ５．質疑応答／名刺交換