外観検査/自動検品AIの比較表を作成！おすすめや選び方も解説

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PFN Visual Inspectionは、Preferred Networks社が開発した外観検査・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高精度かつ柔軟に実現す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安定的に検出し、人間の目視検査に匹敵する精度での品質判定を実現します。従来のルールベース検査と比較して設定調整の工数が大幅に削減され、導入コストを抑えながら高水準な検査が可能です。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。

ASTINA オキカエは、ASTINA社が提供する外観検査・自動検品用のAIシステムです。柔軟物や表面が不均一な製品など、従来の自動化が困難とされていた目視検査にも対応可能な独自のAI技術を採用しています。ランダム模様や光沢のある素材に生じる微細なキズや異物まで高精度に検出する機能を持ち、装置開発からラインへの設置、運用・保守まで一貫したサポートを提供します。ロボットによる不良品の自動排除など、完全自動化にも対応しており、AIモデルは稼働中に継続学習を行うことで検査精度の向上を図り、導入後の品質要求の変化にも柔軟に対応できる仕組みを備えています。人手不足に悩む中小製造業でも導入しやすいパッケージとして提供され、食品工場や化粧品・化学品メーカーの検査工程における省人化で実績を有します。熟練者に依存していた検品作業をAIで置き換えることで、品質の均一化と効率化の実現を支援し、人手に頼っていた現場のデジタル変革を推進するソリューションとなっています。

Musashi AI検査は、Musashi AI社が提供する外観検査・自動検品AIソリューションです。武蔵精密工業グループの製造現場で培われたノウハウを基に開発され、ハードウェアとAIソフトウェアを一体化した検査装置となっています。高性能カメラと独自の画像認識AIアルゴリズムを組み合わせることで、自動車部品などの複雑な形状の製品に対応し、表面のキズや打痕から組立不良まで多様な不良を検出することができます。熟練検査員の判断基準をディープラーニングで学習させているため、人の目による検査と同等の精度で24時間連続した検査が可能です。既存のコンベアに後付けできる標準検査機も用意されており、生産ラインへの導入がしやすい設計になっています。導入事例では不良判定の精度向上や過検知率の低減といった成果が報告されており、大手メーカーの量産ラインで活用されています。人手不足の課題や検査員の熟練度による品質のばらつきを解決し、安定した品質管理を支援するソリューションとして期待されています。

IBM Maximo Visual Inspectionは、IBM社が提供する外観検査および自動検品向けのAIソリューションです。プログラミング不要の直感的な操作環境を特徴とし、画像や動画を用いて製品の欠陥検出や品質管理の自動化を実現するビジュアルインスペクション・プラットフォームとして設計されています。深層学習技術を活用したAIモデルにより、キズや汚れといった外観不良をリアルタイムで検出し、不良品をラインから除去することで品質管理をサポートします。ドラッグ＆ドロップを中心としたGUIにより、AI未経験の現場スタッフでもAIモデルの訓練や検査ルールの設定が行えるよう配慮されています。生産ラインへの導入においては、小規模工程での試験適用から工場全体への展開まで柔軟な対応が可能です。クラウドとオンプレミス両方の環境をサポートしており、既存システムとの連携も行えます。製造業を中心に物流、医療、農業など多様な業界で活用されており、企業規模を問わず品質検査の効率化や省人化のニーズに対応しています。

MENOUは、MENOU株式会社が提供するプログラミング不要のノーコードAI開発ツールです。専門知識がなくても簡単に画像検査AIを作成・運用できることが大きな特徴となっています。外観検査において、AIモデルの構築からアノテーション、ルール設定まで一貫してGUI上で操作でき、複雑な判定基準も閾値設定やAIの組み合わせによって再現することが可能です。約90分程度のトレーニングでモデルを習得できる迅速性を持ち、自動車、食品、アパレルなど様々な業界の工場で活用されています。現場担当者が自らAIを内製化して検品プロセスの効率化を図ることができ、外部委託に依存せず現場主導でDXを推進できる点も利点の一つです。専門人材が不足している中小企業でも扱いやすく設計されており、スモールスタートでAI導入を検討している企業に適したソリューションといえるでしょう。

Kitov社が提供する3D検査システムは、3Dビジョン技術とAIを組み合わせた外観検査・自動検品システムです。ロボットアームに搭載された高解像度カメラが製品を様々な角度から3次元的にスキャンし、キズや欠け、組付け不良といった微細な欠陥を検出します。ディープラーニングによる画像解析技術により、複雑な部品表面の異常も高精度に判別することが可能とされています。従来人手で行われていた多視点からの検査工程を自動化することで、検査時間の短縮と生産効率の向上を図ります。自動車部品や電子機器など精密な品質管理が求められる製造業の生産ラインにおいて採用が進んでおり、一台のシステムで複数の検査工程を統合することで省スペース化にも寄与します。人的検査で生じがちな見落としやバラつきを抑制し、高精度で一貫した検査の実現を目指すソリューションとして位置づけられています。

CEC WiseImagingは、シーイーシー社が提供するディープラーニングを活用した外観検査・自動検品AIソフトウェアです。人の目に近い高精度な検査を実現し、傷検出や汚れ・異物の有無確認、部品の表裏や方向判定、欠陥の種類分類など様々な検査ニーズに対応します。独自開発のAIモデルにより、従来システムで頻発していた過剰検出（良品を不良と判定する誤検知）を大幅に低減し、再検査や無駄な廃棄の削減につながります。専門的なアルゴリズム設計を必要とせず、現場で少量の学習用画像を用意するだけでモデル構築から検査ラインへの展開まで迅速に行える使いやすさも特長の一つです。自動車・電子機器・化学素材・食品など幅広い業界の生産現場で導入実績があり、中堅から大手企業まで品質検査の精度向上と省力化に貢献しています。熟練検査員の目視によるバラつきをなくし、安定した品質保証の実現を支援するソリューションとして活用されています。

システム計画研究所が開発したgLupeは、独自の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高精度な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スムーズに開始できます。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。

東京エレクトロンデバイス社が提供するTAiVISは、外観検査・自動検品に特化したAIソリューションです。AIモデル構築済みのソフトウェアとFA用PC、必要に応じて産業用カメラや照明を組み合わせたオールインワンの検査プラットフォームとして構成されており、目視検査の自動化を低コスト・短期間で実現することを目指しています。従来人が行っていた製品表面のキズや汚れのチェック、部品有無確認などをAIが代行することで、不良品の流出防止と検査要員の省力化に貢献します。深層学習の画像認識技術を活用し、複数種類の製品が混在するラインでも高精度な良否判定が可能とされ、過検知の低減策も組み込まれています。専用プラットフォームとして提供されるため、自社で一からAIを開発する必要がなく、初めてAI導入を検討する企業にも対応しています。既存の生産設備との接続性も考慮されており、センサーやPLCとの連携による不良検出時の自動停止などの機能も備えています。中堅製造業を中心に導入が進み、検査工程のDX推進と品質向上に活用されています。

アドダイス HORUS AIは、株式会社アドダイスが提供する外観検査・自動検品システムです。古代神ホルスの鋭い視力をコンセプトとした画像解析AIで、熟練検査員の判断基準をディープラーニングで学習し、品質検査工程の自動化を図ります。センサーやカメラ、顕微鏡と組み合わせた柔軟な導入が可能で、専門知識やプログラミングスキルは不要とされています。数枚の学習画像からAIモデルを構築でき、少ないデータでも95%以上の判別精度を実現します。微細なキズや欠陥をリアルタイムに検出し、不良箇所を自動でマーキングするため、人の目では見逃しやすい異常も検出できます。検品・検査・監視といった目視業務に適用でき、半導体や自動車部品など高い品質基準が要求される製造現場での導入が進んでいるとされています。ベテランの技能をAIで可視化し、誰でも安定した検査を行えるようにすることで、人手不足の解消と品質管理の向上に貢献するソリューションです。