AI外観検査に必要な機能を、具体的に標準装備。御社の検査対象に合わせて調整・拡張できます。
産業用カメラ（USB／GigE／RTSP）の画像をWeb画面でリアルタイム判定。ライン上の製品をその場で検査できます。
判定結果は OK／NG だけでなく、確信度と検知座標まで出力。どこに・どの程度の確からしさで欠陥を検知したかを確認できます。
判定結果を HTTP API で出力し、PLC・既存ラインへ通知。Modbus TCP 等での連携もオプションで対応します。
カメラ撮影画像を品名・ロット別に蓄積し、良品／不良品ラベルをWeb画面で付与。学習データセットを作成できます。
御社の良品・不良品画像から YOLOv8/v9（物体検知）をベースにモデルを学習。学習スクリプト同梱で、新製品追加・しきい値調整を回せます。
学習したモデルを混同行列・PR曲線・誤判定画像確認UIで評価。精度を見ながらチューニングできます。
判定ログを保存し、統計・推移グラフ、日次・週次レポートを表示。検査実績を可視化します。
学習データセットとモデルのバージョンを管理。どのデータでどのモデルを学習したかを追跡できます。
御社の構内サーバ＋GPUのみで動作し、製品画像・モデルを社外に出さない設計。機密性の高い製品でも導入できます。
しきい値・差分などの従来画像処理（OpenCVベース）とAIを組み合わせたハイブリッド構成も実装できます。
管理者・ライン担当者のロール分けと監査ログを標準装備。現場の運用体制に合わせて権限を分けられます。
Docker 対応で、御社の構内サーバへ展開しやすい構成。完全クローズドなオンプレ環境でも運用できます。
モダンで安全性の高い構成を標準採用。オンプレGPUで完全クローズド運用も可能。
標準：PyTorch + YOLOv8/v9（物体検知）
対応可能な手法（カスタマイズで追加対応）：U-Net（領域分割）／PatchCore（少データの異常検知）。検査対象に応じて手法を選定します。
※Ultralytics社の YOLOv8/v9 はAGPL／商用ライセンスの2系統。詳細はFAQ参照。
USB／GigE Vision／RTSP
産業用カメラ・IPカメラ・USBカメラに対応。OpenCV/aravisで取り込み。
FastAPI（Python 3.12+）
推論API・学習スクリプト・自動OpenAPI。
SvelteKit（Svelte 5）
ラベリングUI・判定モニタ・統計ダッシュボード。
PostgreSQL 15+＋オブジェクトストレージ
判定ログ・画像・モデルバージョン管理。
オンプレGPU 推奨
NVIDIA RTX 3060以上目安。完全オンプレで画像非外出運用可能。Docker対応。
ご相談後、御社の検査要件にあわせて要件を確認し、構築・納品まで進めます。
30分のオンライン相談で、検査対象・既存ライン・必要精度をヒアリング。
カメラ・GPU環境／既存システム連携／学習データの想定をうかがい、構築内容と金額をご提示。
御社の構内サーバにパッケージを構築・サンプル画像でモデル初期学習。
動作確認後、ソースコード一式・学習スクリプト・運用ドキュメントを御社にお渡しします。
買い切りパッケージ。オンプレで内製したい製造業さまにフィットします。
※具体的な金額は、御社の検査対象・必要精度をうかがったうえでご提示します。
傷／汚れ／欠け／異物混入／印字検査／部品有無／組付け確認等、画像で見える欠陥であれば学習可能。微細な欠陥（μm単位）はカメラ・照明設計含めてご相談ください。
対象により異なりますが、目安として 良品 100〜数百枚・不良品 数十枚〜から始められます。データ少量での異常検知（PatchCore等）も対応可。ただし、対象難度（微細傷・低コントラスト・多パターン不良など）により、学習データが千枚を超える規模が必要なケースもあります。事前のサンプル評価をおすすめします。
はい。HTTP API／Modbus TCP でOK/NG信号を出力可能。既存PLCからの撮影トリガ・判定結果受信もカスタマイズで対応（PLC連携は別途お見積もり）。
はい。御社の構内サーバ＋GPUのみで動作させ、画像データ・モデルを社外に一切出さない構成が可能です。
学習スクリプト・ハイパーパラメータ調整方法のドキュメントを納品します。ただし内製運用を継続するには、(1) 社内にML経験のあるエンジニア／(2) PyTorch環境（CUDAドライバ含む）の構築・運用／(3) 構内GPUの運用（NVIDIA RTX 3060以上目安）を御社側でご用意いただくことを推奨します。実態は「ボタン一発で完璧な再学習」ではなく、学習データ追加→評価→ハイパラ調整の反復作業で精度を維持していくプロセスです。条件が揃わない場合は弊社の保守・カスタマイズ受託でご支援可能です。
本パッケージで採用する YOLOv8/v9 は Ultralytics社の AGPL-3.0／商用ライセンスの2系統です。御社の運用形態によっては商用ライセンスの取得が必要となる場合があります。ソースコード渡しの形態と組み合わせるとライセンス論点が大きくなるため、納品前に商用利用範囲をすり合わせ、必要に応じて Ultralytics 社の商用ライセンス取得もしくは代替モデル（YOLOX 等の Apache 系）への切替をご相談します。
[要専門家確認]最終的なライセンス判断は法務にご確認ください。
はい。従来手法＋AIのハイブリッド構成も実装可能。OpenCVベースの前処理・後処理を組み込めます。
はい。ソースコード一式・学習スクリプト・モデル重み・運用ドキュメントをお渡しします。社内エンジニアやAIで自由に改造可能。改造後の不具合は瑕疵対象外。
はい、御社が運営する複数の拠点・ラインでご利用いただけます。複数工場展開もOK。
いいえ、第三者への販売・再頒布はご遠慮ください。御社内でのご利用は自由です。
いいえ、任意です。御社で運用・保守できる場合は不要です。
ご希望の場合は 月額 3万円〜 でご提供します。対応範囲は 軽微な修正・問合せ・修正の本番反映・依存更新（2年目以降は瑕疵対応も内包）（SaaSのような機能アップデートは含みません）。機能追加・カスタマイズは別途お見積もりでお引き受けします。
機能・料金イメージ・導入の流れは、オンライン相談（30分・オンライン）でご紹介します。
内容を確認のうえ、担当よりご連絡いたします。