正常品＋少数の不良品で AIを学習
● 不良品を学習することで高精度な検査を実現します
● 必要なサンプル数は正常品100個、不良品を種類毎に30個程度
● 学習していない未知の不良を違和感として検知できます

AIエンジニアが不要な AI検査製品
● 目視検査できる人であれば、簡単に短時間でAIを作成できます
● パラメーターチューニングではなく、精度をあげるプロセスを重視
● 運用開始後でも、現場で簡単・瞬時に精度を補正できます

AIの個性が見てわかる、触ってわかる
● AIの出来栄えは、数字だけでは測れません
● はAIの個性を可視化します
● また、AIの感度を実際に触って確認できます

従来のAI製品と異なり、学習結果をAIの個性として視覚や触覚、聴覚で表現する独自技術「パーセプション」を備え、AIの知識が無い現場作業員が自分の持つ不良の知見をAIに教え込むためのプロセスをAI学習ツールとして提供しています。

活用シーン

不具合検出 ⇒ 製品の品質検査
● 様々なタイプの不具合（傷やヤケなど）を検出
● 判定方法をルール化できない不良の検出が得意

異物混入検査 ⇒ 食料品、農作物、衣料品などの検査
● 生産物に紛れ込んだ金属片、段ボール、髪の毛などの異物を検出
● 複雑で多様性のある環境での検査で真価を発揮

残留物検査 ⇒ 生産設備の正常性確認、食器の洗い残しチェックなど
● ベルトコンベアや洗浄設備などに残った製品や部材を検出
● 油や埃が多い現場でも問題なし