品質管理 × 製造

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

Ollo Factory

株式会社Ollo
Ollo Factoryは、カメラひとつで工場の作業を解析するAI画像認識ソフトウェアです。作業現場の動画をアップロードするだけで、AIが自動的に繰り返し作業を検出し、作業のばらつきや抜け、ムダを発見して現場の生産性向上を支援します。独自のOne-Shot学習技術により少量のデータでも高精度な分析が可能です。ベテランと新人の作業を比較分析し改善ポイントを可視化する機能も備えています。住友電装ではグローバル拠点への展開...
深層学習画像認識

JDSC AIソリューション

株式会社JDSC
JDSC AIソリューションは、AI・データサイエンスで産業全体のDXを支援するソリューション群です。需要予測AI「demand insight」による欠品・過剰在庫の削減、海運AIエージェント「AI番頭」など、基幹産業向けに多様なAIプロダクトを展開しています。物流・製造から金融、農業まで幅広い業界をカバーし、大手企業への導入実績を持ちます。
予測分析機械学習

VisionPose

株式会社ネクストシステム
VisionPoseは、独自開発の姿勢解析AIエンジンで、人体の骨格情報をリアルタイムに検出・解析する技術です。国内500社以上の企業に提供されており、スポーツにおける運動フォーム解析、リハビリテーションでの歩行解析、工場における作業員の動作分析、エンターテインメント向けのモーションキャプチャーなど、幅広い分野で活用されています。VisionPoseを基盤とした「VP-Motion」は、様々な行動パターンを学習・解析し、異常行...
深層学習画像認識

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

CONFIDE

株式会社コーピー
CONFIDEは、XAI(説明可能AI)とQAAI(品質保証AI)技術をベースとしたAI開発・運用・品質管理ソリューションです。AIの判断根拠を可視化するXAI技術により、透明性の高いAIシステムを実現します。製造業向けの外観検査AIやAI第三者品質検証サービスも提供しており、医療、自動車、航空宇宙などミッションクリティカルな領域へのAI導入を支援します。
機械学習画像認識

i-Repo EdgeOCR

株式会社シムトップス
i-Repo EdgeOCRは、金属刻印・バーコード・手書き文字を0.1秒で読み取るエッジAI型OCRです。iPhone/iPad上でAI処理を完結させ、通信不要で高速読み取りとセキュアな運用を両立。オフライン環境でも安定動作し、工場や建設現場に最適です。国内シェアNo.1の「i-Reporter」のオプションとして端末1台年額38,000円で利用可能。ネフロック社との技術提携による高精度読み取りが特徴です。
OCRエッジAI

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

掲載情報は各企業のプレスリリースおよび公式サイトをもとに作成しており、正確性を保証するものではありません。ご利用の際は利用規約をご確認のうえ、最新の情報は各企業の公式サイトにてご確認ください。

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本データベースは一般社団法人日本AI導入支援協会が独自に収集・整理した情報であり、掲載企業との間に資本関係や利害関係はありません。

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