検証サービス
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なぜPoC検証が重要なのか?
外観検査にAIを活用すると、検査品質を保ちつつ作業員の負担を減らし、生産性を上げることが可能です。
しかし、外観検査にAIを活用する場合、AI導入が技術的に実現可能なのか、また、そもそもAI活用によって目的が達成できるのかを事前に確かめなければいけません。
AI外観検査の実現可否を評価するためにPoC検証(概念実証検証)が必要になるのです。
外観検査AIにおけるPoCでは、導入後の実運用を見据えた検証を行います。
検査対象の正常・異常のパターンから、どの程度の検知精度を求めているのか、最終的に適用範囲をどれくらい広げたいのかなどまで整理したうえで撮像環境からAIモデルまでを用意して検証します。
当社が提供する検証サービス
当社ではお客様の検討フェーズに合わせた最適な検証サービスをご用意しました。
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ImageCheck AI
AI外観検査の簡易検証を自社で行うことができる検証実行ツールです。
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簡易PoC
本格的なPoCに入る前に、費用を抑えてスモール検証することができます。
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PoC
本格運用を見据えた実証実験です。検証後は本番環境への導入へ進みます。
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AI外観検査セルフチェックツール ImageCheck AI
AI外観検査セルフチェックツール「ImageCheck AI」は、画像データをもとに自動でAIモデルを作成し、AIによる異常検知がどのように行われるのか確認できるツールです。
本ツールを利用することで、AI活用によって自社製品の外観検査を自動化できるのか、その実現可能性について、ユーザー自身で検証することが可能です。
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簡易PoC
AIのPoC検証は導入後の運用を見据えて検査対象の異常パターンから要求整理までしっかり行うため、通常数百万円掛かります。
これからAI導入の検討を進めたいと思っている方向けに、費用を抑えて実現可能性を確認できる簡易的なPoCをご用意しました。
検証後はAIによる外観検査自動化を今後どう進めるべきか、現在の課題等とあわせて報告書にいたします。
![AdobeStock_593395544](https://products.sint.co.jp/hs-fs/hubfs/images/aisia-ad/poc/AdobeStock_593395544.webp?width=5000&height=3333&name=AdobeStock_593395544.webp)
PoC
具体的な運用を見据え、性能や精度の目標を達成できるかといった実証実験を行います。
検証は約2ヵ月程度で、検証が終わった後に導入後の運用シミュレーションを開始し、本番環境への導入へ進みます。