PFN Visual Inspection

外観検査/自動検品AI

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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。

PFN Visual Inspectionとは

PFN Visual Inspectionは、外観検査・自動検品向けのAIソリューションです。独自の深層学習アルゴリズムを活用することで、従来の自動化が困難とされてきた目視検査を柔軟に行える画像検査ソフトウェアとなっています。本製品の特長として、良品画像100枚と不良画像20枚程度の少ないデータセットでも短期間でのAIモデル学習が可能な点が挙げられます。また、画像中の不良箇所にマスクを適用するような煩雑な前処理作業が不要で、導入時の負担軽減が期待できます。学習完了後のAIは、微細な傷や異物混入といった不良を検出し、人間の目視検査に近い品質判定を目指します。従来のルールベース検査と比較して設定調整の工数を抑えやすく、半導体部品や金属加工品、フィルム素材など、不良発生率が低く不良データの収集が困難な製品の検査にも対応しており、過検知の改善を通じて現場の検査効率向上に寄与するソリューションとして位置づけられています。FitGapの機能性評価はカテゴリ36製品中8位で、欠陥検知、異物・異常総合検知、電子部品・基板対応、黒色・低反射対応、透明・鏡面対応など、外観検査で比較されやすい用途を広く確認できます。

強み

正常品だけで学習可能

PFN Visual Inspectionは、検査対象の良品画像のみから学習する独自の異常検知アルゴリズムを採用しています。不良サンプルを用意することなくAI検査を開始でき、異常箇所のマスク処理など煩雑な教師データ作成も不要です。良否ラベルのみで高精度な異常検出が可能となります。不良品を意図的に作成したり大量に収集したりする手間を省けるため、未知の欠陥に対しても柔軟な検出が期待できます。

少量データ・短期間で導入

PFN Visual Inspectionは、良品・不良品を合わせて数百枚規模の学習用画像でモデルを構築でき、約100枚程度からでも対応可能です。スーパーコンピュータで膨大な試行錯誤を経て生成した独自モデルを活用しているため、精度チューニング済みの状態で短期間のPoCを実現します。すでに200社以上で導入され多様な製品で効果を上げており、短期間でのAI検査立ち上げに成功した実績があります。

アノテ不要で過検知低減

PFN Visual Inspectionは、不良箇所への領域アノテーションを行わなくても高精度な異常判定を実現する設計となっています。独自のAIモデルにより、良品を不良と判断してしまう過剰検知を抑制し、必要最低限のアラートのみを出力することでライン停止の無駄を減らすことができます。検査精度を重視しながら、ディープラーニングを国内製造業の外観検査に活用したい企業に向くソフトウェアです。FitGapの要件チェックでは、「欠陥セグメンテーション」と「XAI可視化」がいずれも○(対応)です。判定結果だけでなく、欠陥領域や判断根拠を現場で確認したい場合の判断材料になります。

注意点

他システムとの連携に工夫が必要

PFN Visual Inspectionは画像判別ソフトウェアとして提供されるため、カメラや搬送機構などのハードウェアは含まれていません。そのため、現場で導入する際には、既存ラインのカメラ映像をソフトウェアに入力し、判定結果に基づいて装置を制御するといった連携の仕組みを自前で構築する必要があります。PLCやMESとのデータ交換の方法など、システム統合の設計に一定の工数が必要となる点に留意が求められます。導入時にはこうした周辺システムとの接続方法を事前に検討しておくことが推奨されます。FitGapの要件チェックでは、「製造システム連携（MES／ERP）」「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」がいずれも○(対応)です。周辺機器や上位システムとの接続を前提にする場合は、対応可否だけでなく、既存ラインでどこまで設計・実装が必要かを確認すると判断しやすくなります。

市場投入からの期間が浅い

PFN Visual Inspectionは2021年前後にリリースされた比較的新しいサービスで、既に200社以上への導入実績がありますが、長い歴史を持つ検査装置と比較すると長期的な運用データの蓄積は限られています。製品自体の機能面は評価しやすい一方で、導入後5年から10年といった長期にわたる現場での稼働実績については、まだ十分に検証されていない面があります。そのため、新しい製品であることを踏まえ、導入を検討される際にはサポート体制や今後の製品展開などについて事前に確認されることをお勧めします。

カスタマイズ性は限定的

PFN Visual Inspectionは、直感的なGUIと自動チューニングにより、ユーザーが細かなAIパラメータを設定しなくても高精度を実現できる設計となっています。一方で、提供された機能以上の独自カスタマイズは難しい面があります。例えば、独自の判定基準の追加やUI改変などはユーザー側では対応できず、特殊な要望がある場合はベンダーへの相談が必要となります。提供範囲外の柔軟性は限定的であるため、自社仕様に大きく合わせ込む必要がある用途では検討が必要です。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)です。合否判定に加えて不良理由の自動分類まで自社基準で運用したい場合は、判定結果の扱い方や追加開発の要否を事前に確認する必要があります。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

PFN Visual Inspectionの外観検査/自動検品AIマーケットシェア

事業規模

中小

中堅

大企業

PFN Visual Inspection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

PFN Visual Inspectionとよく比較されるサービス

PFN Visual Inspectionとよく比較される製品を紹介！PFN Visual Inspectionは外観検査/自動検品AIの製品です。PFN Visual Inspection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。