こんな課題を解決します
- 熟練検査員が少なく、品質のばらつきや見落としが発生している
- インフラ・設備点検に多大な人手・時間がかかっている
- 不良品の流出リスクをゼロに近づけたい
- 点検結果の記録・報告書作成に工数がとられている
主な支援内容
インフラ点検の画像認識AI
橋梁・道路・鉄塔・トンネルなどのインフラ点検において、カメラ映像やドローン空撮画像から亀裂・腐食・変形などの異常を自動検出します。熟練検査員の知見をモデルに落とし込み、見落としゼロを目指します。
製造・品質検査の外観検査AI
製造ラインのカメラ映像から、キズ・異物・色ムラ・形状不良などをリアルタイムで検出します。既存の不良品データを活用して学習モデルを構築し、短期間で精度を向上させます。
設備異常検知モデルの開発
定期点検の画像・振動データを組み合わせ、設備の劣化傾向を可視化します。「異常が起きてから気づく」から「事前に予兆を検知する」へ移行します。
点検レポートの自動生成
検出された異常の位置・種類・重要度を自動的に分類し、報告書フォーマットへの自動出力を実現します。記録作業の工数を大幅に削減します。
進め方
まず現場の画像・映像サンプルをいただき、AIで検出可能か検証します。最短2週間のPoCで精度と費用対効果を確認してから、本番システムへ移行します。
お問い合わせ
お問い合わせフォームまたはメール（contact@kiyomine.com）にてご連絡ください。