製造ラインの外観検査
部品や製品の傷・汚れ・欠けを画像で判定し、目視確認の対象を絞り込む。
検品や点検を目視に頼っていると、担当者の経験や体調で判断がぶれることがあります。Otsumuは、AIモデルをつくるだけでなく、画像データの集め方、評価の基準、現場での撮影環境と確認フローまで設計します。まず小さく試し、使えるかどうかを早く見極める進め方を取ります。
初回相談無料・30分 / 要件が固まっていなくても大丈夫です / ご依頼の判断は相談後で構いません
BEFOREAIで何ができるかが曖昧で、導入の判断ができない
AFTERPoCで精度と運用条件を確かめ、導入するかどうかを判断できる
BEFORE画像が不足している・ばらついている
AFTER撮影条件とデータ収集の方法を決め、学習に使える状態をつくる
BEFOREモデルは作ったが、現場で使われない
AFTER確認画面と例外処理を含めた運用設計で、現場に定着させる
ひとつでも当てはまったら、
30分で進め方を整理しませんか。
記載は一例です。必要な機能は、目的と予算に合わせて一緒に絞り込みます。
撮影方法、ラベル付けの基準、データの保管ルールを決め、学習用のデータセットを整えます。
物体検出や分類などの手法を選び、見逃しや誤検出を含めた評価基準で性能を確認します。
照明、カメラ位置、撮影のタイミングなど、現場で安定して画像を得る条件を整理します。
AIの判定結果を表示し、人が確認・修正できる画面と、判定の履歴を管理します。
検査結果を生産管理や品質管理のシステムに記録し、集計できるようにします。
運用中の誤判定を蓄積し、モデルの見直しと再学習を計画的に行う流れを作ります。
部品や製品の傷・汚れ・欠けを画像で判定し、目視確認の対象を絞り込む。
点検で撮影した写真から異常の有無を判定し、確認が必要なものだけを人が見る。
入荷商品の画像から種類や状態を分類し、検品作業を支援する。
言われた仕様をそのままつくるのではなく、目的と効果から逆算して、本当に必要な機能に絞り込みます。
AIを開発プロセスに組み込み、少人数・短期間で動くシステムに到達します。投資を抑えて、早く効果を確かめられます。
リリース後の改善、運用の自動化、KPI改善まで一気通貫。開発会社と運用担当の間で意図がずれません。
解決したい課題と効果を確認し、最初に必要な機能と優先順位を決めます。
画面とデータの設計を行い、触れるプロトタイプで認識をそろえます。
AIを活用した開発で、小さく早くリリース。テストと移行も支援します。
利用状況をもとに改善を続け、保守・運用の自動化まで支援します。
掲載価格は税別の参考価格です。対象範囲を確認し、正式なお見積もりをご案内します。
1〜2分で完了。わかる範囲のご記入で大丈夫です。
担当者から、日程調整のご連絡をします。
現在地と課題を伺い、次に確認すべき論点を整理します。
範囲・期間・費用をご提案。ご納得いただいてから開始します。
対象の種類、不良の出現頻度、撮影条件によって大きく変わります。まず手元のデータで実現性を確認し、追加で必要な量を一緒に見積もります。
AIの判定に誤りは起こり得ます。見逃しと誤検出のどちらを重く見るかを決め、人の確認を含めた運用を設計します。
対象物、データの量、設備や連携先によって変わるため、個別にお見積もりします。実現性を小さく確かめる場合は、PoC / MVP Sprint(300万円〜・税別、参考価格)からのご相談も可能です。
設備は現場の条件で選定が変わります。必要な仕様の整理と選定の助言を行い、調達は状況に応じて進め方を相談させてください。
いいえ。初回の30分は、現在地と次に確認すべき論点を整理する場です。ご依頼の有無にかかわらず、お持ち帰りいただける内容をお伝えします。
秘密保持、成果物の取り扱い、契約・検収の条件は、ご相談時に確認のうえ合意します。
初回相談は無料です。目的と現状を伺い、進め方と費用感を整理します。
お申し込み後、担当者から日程調整のご連絡をします。