FAQ

System IntegratorのAISIAシリーズの中のサービスで、ディープラーニングの画像認識を使った外観検査システムです。
製造工場における目視検査をはじめ、医療現場の画像診断、建設物の外観検査、監視カメラを利用した異常検知など画像として認識できるものに応用可能です。

日本語では「概念実証」とも訳される「PoC（Proof of Concept）」。新しいプロジェクトが本当に実現可能かどうか、効果や効用、技術的な観点から検証する行程を指します。
AISIA-ADのPoCでは、当社のラボもしくはお客様の現場にカメラや照明など必要器材を付けて実証実験を行い、実現可能性を確認します。
検証結果と本番運用フェーズに行くかどうかの判断材料を取りまとめたPoC報告書を提出し、開発フェーズに進めるかかどうかご判断いただきます。

AIの学習環境としてクラウド（Microsoft Azure）を利用し、異常検知を行う推論環境としてEdgeデバイスを利用する構成が基本構成となります。
ただし、お客様の要件によっては、構成を検討することも可能です。詳しくはお問合せください。

AIと画像解析を用いて、人の目視検査工程をシステム化します。
AI判定に必要な、カメラや照明などの撮影環境、Edgeデバイス、搬送設備のトータルコーディネートサービスも行っております。

流用の検討が可能です。画像検査機の画像サンプルを確認の上ご回答します。
詳しくはお問合せください。

クラウド利用の際ネットワーク環境が必要となります。具体的には「学習用の画像収集」「学習済みAIモデルの配信」の2経路にて利用します。
学習画像データ送信による帯域利用を鑑みて、帯域は大きい方が望ましく、既存システムへの影響を考慮し、新規回線を推奨しています。
また、セキュアなネットワーク回線の利用が望ましく、専用線、VPN、暗号化等要件に応じてご提案します。

まずは「構想フェーズ」にてお客様の要件とAISIA-ADの適用範囲を明確にします。
そのうえで「PoCフェーズ」にて実証実験をふまえ、AIの精度・速度の可能性の検証を行い、その結果から開発の方向性を決定します。
その後、個別見積の上開発と進みます。

通常、外観検査を行う場合は、人による「目視検査」の実施や「検査装置」を導入する必要があります。
目視検査の場合は、長時間の検査や検査項目の複雑性より常に一定の品質を保つことは難しく、検査する人が変わる事により検査品質のばらつきなども考えられます。
また、人手不足により検査員の人材確保も深刻化しています。
AIを利用することで属人化を解消し、検査工程の効率化、検査品質の平準化を可能にします。また、目視検査業務の人手不足の一助としてご利用いただけます。

検査装置の場合は、製品の異常な状態のルールを細かく設定し登録する必要があります。
また、検査ラインごとに細かい設定を行う必要があり、現地作業などの手間やコストパフォーマンスが課題となります。
AIを利用することで、従来の画像検査機では対応が難しいとされる、「ルール化困難」な異常でも、人と同じような汎用的な検査を実現します。
また、遠隔操作が可能のため、手間のかかる設定作業を自動化し、各ラインのシステム一括アップデートが可能です。
これまで検査業務に要した膨大な手間と時間を削減し、ヒューマンエラーの解消を実現します。