画像取得から、整理、学習、検知、改善まで。
すべてを現場で完結。
すぐに試せる
最短1〜2日で「自社の検査に使えるか」が分かります。大がかりな準備は要りません。
完全オフライン
すべての工程をネットワーク接続なしで実行。データを外に出しません。
現場でAIを育てる
導入して終わりではなく、現場の判断を反映しながら精度を継続的に高めます。
立ち上げて終わらない。現場で育つAI検査へ。
さまざまな業界の現場で。
製造業
物流・倉庫業
インフラ・エネルギー
交通・鉄道・航空業
金融・カード・保険業
医療・ヘルスケア業
このようなお悩みはありませんか？
EdgeVisionが解決する3つの課題
クラウド不要。
現場完結のAI。
外部ネットワーク・クラウドサービス・専用サーバー — いずれも不要。機密性の高い製造現場でも、情報漏洩リスクなしにAIを導入できます。
専門知識ゼロで
最短1日稼働。
カメラ設置からモデル学習、検知開始まで、直感的なUIで現場スタッフが自ら完結。エンジニアへの依頼待ちや外注コストが発生しません。
検知で終わらず、
設備と連携する。
異常を検知するとリレー信号を出力。PLCや既存の設備制御システムと連携し、ライン停止や警報発報、自動排出などの制御アクションにつなげられます。
検査の立ち上げを遅らせる要因を、ひとつずつ減らす。
異常検知
学習したモデルで、正常から外れた見え方をその場で検知します。検知結果は信号出力で設備につなげられ、確認作業だけで終わりません。
アノテーション
現場の判断を、その場でモデル改善に反映します。正常・異常・判断が難しいものを分類し、現場の知見を取り込みながら検査を運用に近づけます。
このような現場に適しています。
実証試験レポート
当社では長年、画像認識による異常検知の研究開発に取り組んできました。STAR UPとの出会いは、その研究成果を実際の製造現場で価値へ変える大きな転機となりました。共同開発を通じて実用化への最後の1ピースが揃い、工場内で約1年間運用した結果、検査員1名削減という成果にもつながっています。
しかし私たちが最も高く評価しているのは、その成果そのものではありません。EdgeVisionは、現場で画像を収集し、アノテーションし、AIを改善し続けられるプラットフォームです。一つの検査工程で終わるのではなく、蓄積した知見を活用しながら新たな工程や新たな課題へ展開していくことができます。実際に当社でも、その有効性を確認し、他工程への適用を進めています。
STAR UPの先進的なAI技術と、完全オフライン環境でAIを現場に定着・成長させられるEdgeVisionには大きな可能性を感じています。今後はAIエッジプラットフォーム事業を推進する立場として、STAR UPとともに、製造現場における多様な課題を解決する新たなプラットフォームの提供を進めていきたいと考えています。
導入の流れ
最短1日で稼働開始。難しい設定は一切ありません。
カメラを設置
専用カメラを既存ラインに取り付けるだけ。大がかりな設備改造は不要です。
正常・異常を教示
直感的なUIで正常品・不良品の画像に印をつけるだけ。AIエンジニア不要です。
即日稼働・自動制御
学習完了後、リアルタイム検知と設備制御信号の出力が自動で始まります。
よくある質問
どのような検査対象に対応していますか？
画像で判断できる外観検査全般に対応しています。具体的な対象については、Web説明会または体験会でご確認いただけます。
PoCにはどのくらいの期間がかかりますか？
最短1〜2日で検査の成立性を判断できます。大規模な準備は不要です。
既存のラインに組み込めますか？
PLCなしでも信号連携が可能で、既存ラインに小さく組み込むことができます。
セキュリティ要件が厳しい環境でも使えますか？
はい。完全オフラインで動作するため、ネットワーク接続不要、データの外部送信もありません。
AI検査の知識がなくても使えますか？
現場の方がアノテーション（正常・異常の判断）を行うことで、AIを育てていく仕組みです。専門的なAI知識は必要ありません。