画像解析AI・製品外観検査自動化システム【製造】 
製造ラインを流れる製品を高速カメラで撮影し、AI画像認識により微細なキズ、形状不良、異物混入を自動検知するシステムです。熟練検査員の「目」に頼っていた属人化と人手不足を解消し、24時間365日均一な品質保証を実現します。社内SEは、良品・不良品の画像を学習させるインフラを構築し、既存のライン制御（PLC）とリアルタイム連携させます。検査結果は即座にデータベース化され、不具合発生時の原因究明（トレーサビリティ）を劇的に効率化。品質トラブルによるリコールリスクを最小化し、顧客からの信頼性をテクノロジーで鉄壁に防衛する、工場DXの最優先施策です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
製造・メーカー |  目的 |
コスト削減 品質向上 |
| 業界② |
製造 |  対象 |
品質保証部門 生産技術 製造部門 |
 費用 |
500〜5000万円 |  実施期間 |
150 |
主なToDo
- 良品・不良品（画像）の教師データの収集と学習モデル構築
- ラインへの高速撮像カメラおよび選別機の設置・連携開発
- 判定精度の継続的チューニングと過検出の抑制設定
期待できる効果
不具合見落としゼロ。検査工程の無人化による人件費削減。品質データの資産化。
躓くところ
光の反射（金属面等）による誤検知。AI学習用の異常パターンの収集。
