＜Web配信＞教師データ不足でも実現できる！AIによる品質検査 ～PoCで終わらせない、本番導入成功の秘訣～

製造業の品質検査現場では、労働人口減少により検査員確保が困難になる中、「検査時間の制約」「検査員によるばらつき」「微細欠陥の見逃し」という三つの課題が深刻化しています。

そこでAIによる検査の導入が急務となっていますが、「現場ならではの欠陥パターンに対応しきれない」「大量の教師データが必要」といった壁に直面し、PoC（概念実証）どまりで多くのプロジェクトが頓挫しているのが実情です。

 

本セミナーでは、製造業向けAI検査を専門とするソリューションチームが、こうした課題を現場でどのように解決してきたのか、そのアプローチを詳しくご紹介します。

 

• 独自の画像処理とAIの最適な組み合わせにより、限られた不良品データでも高精度を実現する実践手法をご紹介します。加えて、最新の「画像生成AI」による欠陥パターン生成など先進的な取り組みについてもご紹介します。
• さらには、PoCから本導入までのプロセス、投資対効果を最大化する手法について、具体的な事例を交えながら、現場で今すぐ活用できる情報を、網羅的にご紹介いたします。