品質管理 × 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

Findea

株式会社AVILEN
Findeaは、画像認識技術による異常・損傷検知に特化したAIコアモジュールです。ドローンによる空中撮影画像と損傷検知AIを組み合わせることで、橋梁やインフラ設備の点検業務を自動化します。設備劣化の予測分析にも対応しており、予防保全の実現を支援します。インフラ管理事業者、建設会社、自治体などの設備点検担当部門を対象としています。
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

LuxEye

株式会社サイバーコア
LuxEyeは、暗所・逆光・水中などの不鮮明な画像をガンマ補正やコントラスト設定なしで自動的に鮮明化する画像処理ライブラリです。暗い部分と眩しい部分を同時に処理できる独自のアルゴリズムを搭載しており、監視カメラ映像の画質改善、火災検知システムへの応用、水中撮影画像の補正など、幅広い用途に対応します。画像処理を伴うシステム開発者やセキュリティ関連企業を対象としています。
画像認識異常検知

カテゴリ解説

品質管理に使えるAIサービス

品質管理向けAIサービスは、画像、センサー、検査データ、作業ログ、顧客の声などを分析し、異常、不良、ばらつき、改善ポイントを見つけます。製造業の外観検査や設備監視だけでなく、サービス品質のモニタリング、問い合わせ対応の品質評価、AIシステムの出力検証にも使われます。

主な活用シーン

  • 製品画像から傷、汚れ、欠品、異物混入を検知する
  • 設備データや検査データから品質低下の兆候を把握する
  • 問い合わせやレビューからサービス品質の課題を抽出する
  • AI出力や業務プロセスの品質を継続的に評価する

比較時に見るポイント

  • 対象データや検査環境に合わせた精度検証ができるか
  • 現場担当者が判定結果を確認・修正しやすいか
  • 既存の検査装置、MES、品質管理システムと連携できるか
  • 再学習、しきい値調整、運用改善の支援があるか

品質管理AIは現場条件や判定基準とのすり合わせが欠かせません。AI CATALOGでは、品質管理に使えるAIサービスを、対象工程、データ種類、導入支援とあわせて比較できます。

本データベース「AI CATALOG」の利用にあたって

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