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。
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基本情報
【仕様】 1.操作インターフェース: 直感的なUI/UX 2.データ学習: 少量のデータからの学習に対応 3.技術: ドメイン特化型データ拡張技術、XAI(説明可能AI)、QAAI(品質保証可能AI) 4.アノテーションツール: 自動アノテーション、マルチクラスアノテーション 5.データ管理: データセットのバージョン管理機能 6.学習アルゴリズム ・良品学習(教師なし学習): OKデータのみでAIモデルの学習 ・不良品学習(教師あり学習): OKデータとNGデータを用いて高精度での異常検知 7.サンプル生成機能: NGデータの生成 【運用環境】 ・クラウド: 低コスト、インフラ管理不要、継続的なアップデート ・オンプレミス: カスタマイズ、既存システム連携 ※詳しくは『関連カタログ』をご参照のうえお問い合わせ下さい。
価格情報
応相談 ※要件、構成により異なりますので、お問い合わせください。 【ライセンスオプション例】 1.クラウド型ライセンス 2.オンプレミス型ライセンス 3.カメラ、照明は別途必要となります。
納期
用途/実績例
【用途例】 1.半導体製造業: ウエハ検査、チップ外観検査、パッケージング不良検査 2.鋳造業: 鋳造品の表面検査、内部欠陥検出、製品寸法検査 3.自動車製造業: 車体パネルの傷・凹み検査、エンジン部品の欠陥検出、内装部品の品質検査 4.加工食品業: パッケージング不良検査、内容物の異物検出、ラベルの誤り検出 5.化学工業: 化学製品の外観検査、包装の欠陥検出、製品の均一性確認 6.医薬品製造業: 錠剤の欠け・割れ検査、包装の異物検出、ラベルの誤り検出 ※「製品資料」「事例集」などご用意しておりますので、お問い合わせください。
カタログ(8)
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企業情報
当社は、東京大学とフランスの研究機関Inria出身の研究者が立ち上げたAIスタートアップで、製造業や物流業に特化した「先端AI技術での品質向上と効率化」をミッションに掲げています。 私たちの技術は、品質管理部、生産技術部、そしてDX推進部のニーズに応え、生産プロセスの最適化とリスクマネジメントを実現します。 創業者の山元は、Yahoo JapanとInriaでAI研究を重ね、WWWやRecSysなどのトップ国際会議で成果を発表しています。当社のチームは、東大、ケンブリッジ、インペリアル・カレッジなど世界トップクラスの大学でAIやコンピュータサイエンスを学んだ研究者が80%以上を占め、彼らの国際的な視点と高度な技術で、品質管理の課題に対する革新的なソリューションを提供しています。 特に、AIの解釈性を重視するミッションクリティカルな領域において、当社のXAI(説明可能なAI)技術は、品質管理部や生産技術部の課長以上の方々に、AI判断根拠の透明性をもたらし、より安全かつ信頼性の高いシステム運用を支援することにより生産効率と品質の向上を実現し、製造業と物流業の持続可能な成長を促進します。