製造業では深刻化する労働力不足を背景に、省人化・無人化の推進が喫緊の課題となっており、その解決策として外観検査へのAI導入が加速しています。
しかし、多くの企業が「AIの検査精度の限界」や「網羅的な不良パターンの検出が難しい」といった課題に直面しています。
本セミナーでは、生成AIを活用した外観検査の先進事例をご紹介し、AIの検査精度を向上させる方法や、歩留まり改善と省人化を両立するポイントを詳しく解説します。
また、不良品画像生成AIサービス「Anomaly Generator」を活用した事例についてもご紹介いたします。

株式会社データグリッド
シニアマネージャー　吉原 弘峰　様

製造現場では人材不足や熟練者の引退により、従来と同じ基準での品質検査が難しくなっています。
また、自動車業界はEVシフトの遅れなど不確実性の高い環境下にあり、大規模な自動化投資も容易ではありません。
本講演では、人の判断を支援する新たな検査アプローチとして目視補助AI「POKAMIRU」を紹介し、低コストかつ柔軟に品質の安定化を実現する方法を提案します。

製造現場でAIを導入したものの、思うように成果が出なかった経験はないでしょうか。
多くの場合、その原因は、AIの特性を十分理解しないまま課題設定を誤ってしまうことにあります。
本講演では、当社が創業50年のシステム開発会社として培ってきた"現場で本当に運用できる仕組みづくり"の知見と、自社開発の1枚で学習できる画像AI「gLupe」をもとに、現場で活きるAI活用のポイントを解説します。
gLupeは少ないデータで学習できる特性を持ち、お客様自身が運用しながらAIの適性や限界を理解できるため、現場への定着が加速します。
当日は、こうした強みを活かして実際に稼働している事例も紹介し、すぐ近くに来ている製造現場の未来を感じていただける内容をお届けします

株式会社システム計画研究所／ISP
事業本部 事業マネージャ 兼IVA戦略事業ユニット
ユニットマネージャ　井上 忠治　様