FitGap
システム計画研 gLupe

システム計画研 gLupe

外観検査/自動検品AI

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~ 外観検査/自動検品AI
事業規模
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目次

システム計画研 gLupeとは

強み

注意点

カテゴリ別市場マーケットシェア

代替サービス

サービス基本情報

FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

システム計画研 gLupeとは

システム計画研 gLupeは、ディープラーニング技術を活用した外観検査・自動検品AIソフトウェアです。良品画像のみから不良を検知する異常検知機能と、少数の不良サンプルによる不良種別分類機能を併せ持つ点が特徴となっています。わずか1枚の不良画像や数十枚程度の正常データからAIモデルの学習が可能で、専門知識を必要とせずに数分での導入を実現しています。専用の検査装置「gLupe Inspector」では、カメラ接続により現場での自動検品を開始できます。従来の検査装置では対応が困難だった複雑な傷や汚れの判定についても、AIが学習により対応し、過剰検知を抑制しながら見逃しのない検査を目指しています。低コストかつ高速な導入が可能なため、中小規模の工場でも採用しやすく、多様な製造現場において人手による検査作業の省力化支援に活用されているソリューションです。FitGapの操作性評価はカテゴリ36製品中1位、導入しやすさ評価はカテゴリ36製品中2位で、現場で扱いやすいAI検査を検討する際の判断材料になります。

pros

強み

数十枚の良品で学習完了

gLupeは、良品データ数十枚のみで異常検知モデルを構築できるため、不良品データの収集や学習が不要です。学習実行はわずか数秒で完了し、現場投入可能なモデルが生成されることから、従来数週間を要していたAI構築期間の大幅な短縮が期待できます。初期段階で不良サンプルの用意が困難な製造ラインにおいても、最小限のデータで検査体制の立ち上げが可能となります。FitGapの導入しやすさ評価はカテゴリ36製品中2位、料金評価はカテゴリ36製品中4位で、PoCから始めたい現場や初期費用を抑えたいラインで候補にしやすい製品です。

Jetson組込みで手軽導入

システム計画研 gLupeはNVIDIA Jetson TX1を搭載した小型コンピュータ上で動作するため、専用の高価なサーバを用意することなくAI検査を開始できます。エッジデバイスで処理が完結する構成により、生産ライン脇への設置が容易で、ネットワークに負荷をかけずにリアルタイム検査を実現します。また、評価用キットとしてモジュールが提供されているため、短期間で現場PoCを実施し、導入効果を確認しやすい点も特長です。FitGapの導入しやすさ評価は概要と強み1で扱ったため、ここでは重複を避けますが、製造システム連携(MES/ERP)は○(対応)で、検査結果を上位システムへつなぐ運用も検討できます。

Windowsベースの簡単操作

Windows環境で動作する親しみやすいUIを備えており、検査設定や結果確認を直感的に行うことができます。導入時にはサポート体制が整っているため、ユーザー環境に応じたシステム開発を依頼することも可能です。自社の工程に合わせた形でAI検査を組み込むことができ、扱いやすいソフトウェアとサポートにより、AI検査の経験が少ない現場でも検査を運用しやすい環境が提供されています。FitGapの操作性評価はカテゴリ36製品中1位、サポート評価はカテゴリ36製品中3位で、現場担当者が日常的に設定や結果確認を行う運用に向いています。

cons

注意点

多分野展開による専門度

gLupeを提供する株式会社システム計画研究所(ISP)は、AI・通信・医療・宇宙など幅広い技術分野で事業を展開しています。製造業向け検査ソフトはその一部であり、専業ベンダーではありません。多角的な技術経験を有する一方で、サポートや機能強化の優先度が他領域との兼ね合いで決定される可能性があります。製品への専念度やリソース配分について、導入前に確認しておくことが望ましいでしょう。

大企業での活用時に物足りない場合も

gLupeは「不良画像1枚でAI学習」という手軽さと低コスト化を実現しており、生産現場への導入の第一歩として有用です。一方で、グローバルに複数拠点や多数ラインを展開する大企業が統合管理を行いたい場合、標準機能だけでは物足りないと感じる場面も想定されます。大規模展開では各ラインのデータ集約や高度な分析機能が求められるケースがありますが、そうしたエンタープライズ向けの機能については別途対応が必要になる可能性があります。FitGapの企業規模別シェアでは、大企業はカテゴリ36製品中21位です。全社横断での管理や複数拠点展開を前提にする場合は、標準機能でどこまで統合運用できるかを事前に確認するとよいでしょう。

カスタマイズの自由度は限定

gLupeは専門知識がなくても使えるよう複雑なパラメータ設定を排した設計となっていますが、その反面、ユーザーがシステム内部を自由にカスタマイズすることは困難です。標準搭載の機能以外の対応、例えば独自の合否基準ロジックの組み込みなどは、製品の汎用UIでは実現できません。特殊な要件がある場合はメーカー側の対応に依存することになるため、導入時には自社で柔軟に変更できない制約があることを事前に認識しておくことが重要です。FitGapの要件チェックでは、不良理由コード自動付与が×(非対応)、複数箇所・極性検査は追加オプションでの対応です。標準機能だけで独自の判定ロジックや細かな検査条件まで完結させたい場合は、必要な検査項目を事前に洗い出して確認するとよいでしょう。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

システム計画研 gLupe外観検査/自動検品AIマーケットシェア

シェア

事業規模

中小
中堅
大企業

システム計画研 gLupeの利用環境・機能

利用環境
端末・OS
Windows
シングルサインオン
対応言語
提供形態
-
対応サポート
-
機能
標準対応
オプション/条件付き
非対応
外観検査/自動検品AI
欠陥検知
寸法・形状測定
印字・ラベル検査
異物・混入検出
組立・部品有無検査
自動車・機械業界
電子部品・半導体業界
食品・飲料業界
医薬品・化粧品業界
物流・出荷検品業界
汎用部品対応
電子部品・基板対応
包装・ラベル対応
異常検知(良品のみ学習)
欠陥セグメンテーション
多視点・多角度統合撮像
照明制御・自動最適化
OCR/OCV印字照合
バーコード/2Dコード検証
液面・充填量検査
複数箇所・極性検査
はんだ外観検査
設計データインポート
検査ルール自動生成
モデル/レシピ外部切替
排出・マーキング制御
ロボット連携
画像・結果トレーサビリティ
XAI可視化
AIアノテーション支援
学習・再学習・拡張統合
カメラ安定化・補正制御
透明・鏡面対応
黒色・低反射対応
端面・内面検査
寸法・3D外観検査
異物・異常総合検知
金属反射・油膜厚測定
微小・透明異物検知
包装シール・ピンホール検知
錠剤表面欠け・異色検知
ライン環境・稼働安定性
ドメイン適応・ばらつき耐性
検査スコア・多基準合否
不良理由コード自動付与
欠陥種別レポート・分析
精度評価レポート出力
製造システム連携(MES/ERP)
照明・カメラモジュール制御対応
検査データ自動出力(API連携)
寸法精度・再現性評価
表面粗さ・油膜特性判定
包装シール強度/漏れ検査
錠剤形状識別
金属表面粗さ・油膜解析
業界プリセット対応
包装・液体総合検査

システム計画研 gLupeとよく比較されるサービス

システム計画研 gLupeとよく比較される製品を紹介!システム計画研 gLupeは外観検査/自動検品AIの製品です。システム計画研 gLupeとよく比較されるメジャー製品は、日立 HVISP、コアテック OK-AI Image、NEC AI Visual Inspectionです。

システム計画研 gLupe vs 日立 HVISP

日立 HVISP

システム計画研 gLupeと共通するカテゴリ

外観検査/自動検品AI

システム計画研 gLupe vs コアテック OK-AI Image

コアテック OK-AI Image

システム計画研 gLupeと共通するカテゴリ

外観検査/自動検品AI

システム計画研 gLupe vs NEC AI Visual Inspection

NEC AI Visual Inspection

システム計画研 gLupeと共通するカテゴリ

外観検査/自動検品AI

サービス基本情報

リリース : 2012

https://glupe.jp/公式
https://glupe.jp/

運営会社基本情報

会社 :

本社所在地 :

会社設立 :

セキュリティ認証 :

ウェブサイト :

サービスカテゴリ

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