製造 × 異常検知

gLupe

株式会社システム計画研究所
gLupeは、株式会社システム計画研究所が提供する製造業向けのAI外観検査ソフトウェアです。画像1枚からAI学習を始められることを特徴とし、製品検査の内製化や検査装置への組み込みを支援します。タブレット版では撮影からAI画像検査までを1台で完結でき、現場やオフィス、屋外など場所を選ばず検査を実施できます。ロボットと組み合わせた外観検査、異常監視、作業動作解析などにも展開し、製造現場の品質管理、省人化、検査ノ...
画像認識異常検知

メキキバイト

株式会社フツパー
メキキバイトは、株式会社フツパーが提供する製造現場における目視外観検査業務をカメラとAIで自動化するシステムです。食品・半導体・電子部品・医療機器など幅広い製造業に対応し、光学設計から排除機構まで一貫してサポートします。月額制サブスクリプションによるスモールスタートが可能で、補助金活用や買い切りプランにも対応しています。導入後も「Hutzper Insight」による不良傾向の見える化や継続的なAI再学習支援を提...
画像認識異常検知

Impulse

ブレインズテクノロジー株式会社
Impulseは、ブレインズテクノロジー株式会社が提供するセンサーデータ・画像・映像を対象とした企業向けAI異常検知ソリューションです。独自の自動モデリング機能(特許第6315528号)により、データ特性を自動分類して最適な分析モデルを導出するため、データサイエンティスト以外の現場担当者でも利用可能です。センサーデータ・3Dデータ・映像など多様なデータモダリティに対応し、設備の予知保全・外観検査・不良品検出・作...
機械学習異常検知

NAIT

株式会社エーディーエステック
株式会社エーディーエステックが提供する「NAIT」は、ディープラーニングを活用した産業用外観検査AIソフトウェアです。専門的なプログラミング知識がなくても、サンプル画像を用意して簡単な設定を行うだけでAIモデルを構築できます。クラウド版ではMicrosoft Azure対応の「NAITクラウド」やモバイル対応の「NAIT Eye Mobile」なども展開しており、さまざまな環境・規模の工場や製造ラインへの適用が可能です。
画像認識異常検知

StellaController

株式会社Phoxter
株式会社Phoxterが提供する「StellaController」は、AI画像処理を活用したハイブリッド型外観検査システムです。AIによる高度な画像判定とルールベース検査を組み合わせることで、多品種少量生産にも柔軟に対応します。製造ラインへの組み込みや搬送自動化ロボット(AGV)との連携にも対応しており、検査から搬送までの一貫した自動化を実現します。東京・大阪・名古屋・福岡の拠点から全国の製造・物流現場を支援しています。
画像認識異常検知

HACARUS Check

株式会社HACARUS
株式会社HACARUSが提供する「HACARUS Check」は、独自のスパースモデリングAI技術を搭載したAI外観検査システムです。協働ロボット・照明付きカメラ・高性能AIが一体型のハードウェアパッケージで、少量の正常品データのみで高精度な外観検査を実現します。ゴム製品の全数自動検査など幅広い製品に対応しています。ソフトウェア単体版やクラウド版も提供しており、製造業の品質管理における省力化と検査精度の向上に貢献してい...
画像認識異常検知

InspectAI

株式会社アラヤ
InspectAIは、AI技術により外観検査を自動化するパッケージソフトウェアです。正常品の画像のみで学習が可能なため、不良品サンプルの収集が不要で導入のハードルが低いことが特徴です。食品中の異物混入や形状不良、表面の傷や汚れなど、さまざまな外観不良を高精度に検出します。AIモデルの学習が1から2時間で完了するため短期間での運用開始が可能です。製造業や食品加工業を対象としています。
画像認識異常検知

AdaInspector Cloud

株式会社アダコテック
AdaInspector Cloudは、クラウド上で外観検査AIモデルを作成できるSaaSです。産総研の特許技術HLAC(高次局所自己相関特徴)を活用し、良品画像100~300枚で高精度な異常検知モデルを構築できます。不良品画像は不要です。 GPU不要で市販PCで瞬時に計算でき、前例のないケースも含めてほぼ100%の異常検出を実現します。従来の画像検査機にも後付け可能です。 本田技研工業との共同実証で欠陥検出率100%を達成しています。
画像認識異常検知

AiiR

株式会社エイシング
AiiRは、独自のAIアルゴリズム「DBT(Deep Binary Tree)」を搭載したエッジAI推論ソリューションです。一般的なディープラーニングと異なり、リアルタイムでの逐次学習が可能で、環境変化に即座に適応する自律型AIを実現します。 CPUのみで動作し、GPUを必要としないため、組込みデバイスや産業機器への実装が容易です。消費電力を抑えながら高速な推論処理を行い、製造ラインでの異常検知やモーター制御の最適化に活用されて...
エッジAI異常検知

AMY InfraChecker

Automagi株式会社
AMY InfraCheckerは、Automagi株式会社が提供するAIによるインフラ点検ソリューションです。錆検知AI、クラック検知AI、計器読取AI、漏油・漏水検知AI、ボルト・ナットゆるみ検知AIなど、多様な点検AIモデルを搭載しています。画像合成・マッピング技術により、点検箇所を地図や図面に自動紐付けします。Windows、iOS、Android、Webブラウザに対応し、点検内容に合わせたカスタマイズAIモデルの提供も可能です。
画像認識異常検知

カテゴリ解説

製造業界で使えるAIサービス

製造業界向けAIサービスは、画像、センサー、設備ログ、検査データ、生産実績、作業記録などを活用し、ものづくり現場の課題を解決します。外観検査、異常検知、予知保全、生産計画、需要予測、作業支援、ナレッジ共有など、現場と管理部門の両方で使われます。

主な活用シーン

  • 画像検査で傷、欠品、異物混入などを検知する
  • 設備ログやセンサーデータから故障予兆を把握する
  • 生産計画、在庫、需要予測、工程条件を最適化する
  • 熟練者のノウハウや作業記録を共有しやすくする

比較時に見るポイント

  • 対象工程や製造品目に近い導入実績があるか
  • カメラ、PLC、MES、ERPなど現場システムと連携できるか
  • 精度検証、現場チューニング、再学習の支援があるか
  • エッジ、オンプレミス、クラウドなど運用環境に合うか

製造AIは現場データと運用条件に合わせた検証が欠かせません。AI CATALOGでは、製造業界向けAIサービスを、品質、保全、生産計画、データ連携の観点から比較できます。

本データベース「AI CATALOG」の利用にあたって

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