産業用AIプラットフォーム製品とAIソリューションを通じて、人の介入を最小限に抑えながら 自ら進化するLearning Factoryを実現します
AIVision、AIVData、AIVOps、AIVotという4つの中核製品を連携させ、 分断されたAX（AI Transformation）プロセスを一つの運用パイプラインとして駆動します。
製造AIは、モデル性能を超えて、その性能を継続的に高度化し 安定して現場に適用できる『運用』にかかっています。
現場環境の変化、データ不足、曖昧な判定、多様な設備に起因する制約など、 AIソリューション導入後の実務的な課題は、なかなか解消しきれません。
現場環境が変わると性能が下がりました。
0.1%以下の不良率を保ちながらも素早くモデルを更新しなければならず、これは不可能ではないかと思いました。速度と品質の両方を確保することはできないものですから。
B社（半導体後工程）
モデル検査の歩留まりが次第に下がってきたのですが？
導入後からは、次第にモデルも老化していくように感じました。歩留まりはどんどん下がるのに、300Mの高解像度画像から7ピクセルレベルの微細不良まで捉えるモデルが必要でした。難関でした。
F社（バッテリーパック）
蓄積したデータがあまりないんです
工場の背景環境と工程特性がよく反映された画像を生成する しかないと考えていましたが、そのデータで学習したモデルが 優れた成績を示せるのか疑問でした。
E社（バッテリーセル工程）
世界最高水準の性能（正確度・精度）を超えて、 製造側が主導する自生的なAI運用体制を完成させます。
Sensing、Model、Mechatronics、Control、Opsにわたる技術スタックを統合し、 過酷な現場環境でも稼働するAIソリューションを提供します。
最小限のデータで 最高の性能を。
検証条件において36倍削減された学習データと、Safety不良検出率100%を確認し、7,000点以上の生産品目を単一モデルの運用構造で管理します。
1/36
最高のデータ効率
従来155,282枚の学習データを4,284枚に圧縮 初期検証期間および不良データ確保の負担を短縮
97.1%
圧倒的な検出性能
競合モデル比で検出率+27.2%p向上 誤検出・見逃しリスクを低減する検出構造
100%
見逃さない致命欠陥
OOD技術で未学習の希少欠陥を検出 致命欠陥の外部流出リスクを低減
7,000+
単一モデルによる広範な対応
7,000点以上の生産品目を単一モデル構造で管理 製品変更に伴う追加モデル構築の負担を軽減
現場で実証されたAI運用システム
グローバル大企業から専門メーカーまで、数多くの条件と環境においても、お客様のAXを成功裏に推進してきました。
お客様の声で実証された AIVEXのソリューション
厳しい検査環境から複雑な生産工程まで、他社が容易に実現できない現場でも、お客様から厚い信頼を獲得してきました。
FAQ
グローバル大企業から専門メーカーまで、数多くの条件と環境においても、お客様のAXを成功裏に推進してきました。
Q.不良データがほとんどない新規生産ラインにもAI外観検査を導入できますか？
はい、可能です。外観検査の導入時には、正常品データのみでパターンを学習する教師なし学習（Anomaly Detection／異常検知）を活用して初期AIモデルを構築します。これにより、不良データが不足している新規ラインでも、未学習の希少欠陥（OOD）を先回りして検出し、迅速に品質検査を開始できます。
Q.AIモデルの性能と導入効果はどのように検証しますか？
外観検査モデルとロボティクスビジョンのいずれも、外部ベンチマーク評価と実際の量産適用条件を厳密に区別して検証を行います。導入前にPoC（概念実証）段階を経て、現場データに基づき検出率、過検出率、そしてロボットのタクトタイム（Tact Time）への影響を顧客企業とともにクロス検証したうえで本ラインに展開します。
Q.AIやコーディングの知識がない現場担当者でも、検査システムを直接運用できますか？
はい、可能です。ノーコード（No-Code）ベースの直感的なUIを提供することで、データサイエンティストがいなくても、現場の品質担当者が自らパイプライン構成、ラベリング、過検出レビューなど、必須の保守実務を完全に統制・運用できます。
Q.多品種少量生産ラインでも、1つの検査モデルで対応できますか？
はい、単一モデル（Single Model）アーキテクチャで柔軟に対応します。複数の製品間で共通する不良特徴を抽出する統合構造を適用することで、新規生産品目が追加されても個別モデルを構築することなく、既存の検査モデルにデータを追加する方式で断片化を防止します。
Q.ソリューションの導入から実際の量産適用までのプロセスはどのように進みますか？
ロボティクスとAI外観検査のいずれも、通常は「現場診断およびPoC → 現場ライン検証 → 量産導入」の3段階プロセスで進めます。特に検査ソリューション（AIVEX）の場合、教師なし学習および自動化ツールを活用することで、初期データ収集およびモデル構築に要する全体スケジュールを大幅に短縮します。
Q.ソリューション導入の価格構造はどのように構成されていますか？
ロボット制御とAI検査ソリューションのいずれも、ライン増設や工程拡大に合わせてシステムを拡張できるよう、モジュール型ライセンスポリシーを採用しています。導入妥当性を確認する診断およびPoC費用、現場ラインごとの構築・連携費用、そしてインフラ環境（クラウド／オンプレミス）に合わせたシステム運用ライセンスで合理的に構成されます。
Q.複雑な工程で、複数台のロボットや装置を一括で統合制御できますか？
はい、可能です。ロボット自動化ソリューションであるAIVotは、1つのプラットフォームで複数の装置を有機的に管理できるマルチデバイス制御（Multi-Device Control）構造を備えており、複雑な環境でも最適な統合制御を実現します。
Q.産業現場に適用された類似の実績はありますか？
はい、ロボティクスと外観検査の両領域で、さまざまな実績を有しています。ハンドリング、組立、マシンテンディングなどのロボットベース工程から超精密品質検査に至るまで、現場のあらゆる場面に適用された実際の構築事例をもとに、顧客企業の環境に合わせた最適なソリューションを提案します。
Q.顧客企業の実機でPoCやデモは可能ですか？
はい、ロボティクス制御とAI検査ソリューションのいずれも可能です。顧客企業の実際の製品を対象に、事前のPoC（概念実証）およびデモを実施します。これにより、量産ラインへの適用前に、ビジョン認識率やロボットのタクトタイム（Tact Time）などの主要性能をクロス検証し、リスクを最小化します。（ただし、プロジェクト規模に応じて所定の進行費用が発生する場合があり、これは本事業の着手時に控除いたします。）
Q.自動化対象オブジェクトの位置が可変であっても、ロボットを活用した物流自動化は可能ですか？
はい、可能です。3DビジョンおよびAI認識技術を適用することで、対象物の位置や姿勢が毎回一定でなくても、リアルタイムに座標を正確に把握します。これにより、ランダムに置かれた物品や流動的な環境でも、ぶれることなく安定的かつ柔軟な物流自動化を実現できます。
Q.人の精巧な手作業によって行われる精密組立のような工程も、ロボットで自動化できますか？
はい、可能です。高解像度ビジョンシステムによる精密な位置補正に加え、ロボットの力制御（Force Control）技術を融合し、微細な力加減を実現します。これにより、人の精巧な手の感覚が不可欠であった微細部品の挿入や締結など、高難度の精密組立工程も成功裏に自動化できます。
Q.一つの生産ラインに複数品種の検査対象製品が投入される場合、光学モジュールや検査ソフトウェアは自動的に切り替えられますか？
はい、完全に対応しています。多品種混流生産環境では、既存の生産管理システム（MES／PLC）とのリアルタイム連携により、投入される製品の品番を即座に認識します。これに合わせて、システムに事前登録された照明・光学モジュールの制御値とAI検査レシピ（SW）が自動的に切り替わり、ライン停止のない連続的な統合検査が可能です。