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。
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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: カスタマイズ性、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 ※要件により構成が変わりますのでご相談ください。
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、誤りの検出 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 7.NG画像生成: 機械学習のために不良画像を人工的に生成し、データの不足を補います 8.品質検証: QAAI技術を用いて、AIモデルの品質を検証し、安定した性能を集めます ※「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。
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この製品に関するニュース（2）
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。