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現場の悪条件にも強い
オーダーメイドAI画像認識
開発サービス「Nirm」
汎用AIが諦めたその検査、弊社なら検出可能です。
悪条件下の画像認識を成功させる「Nirm」(ニルム)
少量のデータ、特殊なキズ、オフライン環境。
株式会社ニューラルオプトは、AI技術を活用した実践的なソリューションで、
これらの課題解決を支援します。
まずは無料で相談する
「画像認識AIはハードルが高い」と言われる理由
数千枚の学習画像が必要と言われた
不良品のサンプルが少ない製造現場では、そもそも学習データを揃えられない
PoCでは精度が出たが、現場の照明環境が変わった途端に使えなくなった
ラボと現場の環境差を吸収できず、本番導入で頓挫するプロジェクトは多い
クラウドのAPIコストが高すぎてROIが合わない
検査頻度が高い生産ラインでは、従量課金が膨大になり採算が取れない
現場の悪条件をハックするオーダーメイドAI画像認識「Nirm」(ニルム)
Nirmは、大量データや安定環境を前提としない、実践特化型の画像認識アプローチです。
| カテゴリ | 機能・特徴名 | 解決する「現場の悪条件」 | 提供価値・メリット | |
|---|---|---|---|---|
| 悪条件の 克服 |
技術 (Algorithm) |
ハイブリッド前処理 (Physics × AI) |
撮影環境のバラつき （外光変化・影・ノイズ） |
物理則に基づく画像処理でノイズを除去。照明環境が悪い現場でも安定した精度を実現。 |
| 技術 (Algorithm) |
スモールデータ 学習エンジン |
学習データの不足 （不良品が集まらない） |
転移学習と独自の水増し技術により、数十枚の良品と極少数の不良品画像だけでモデル化。 | |
| 技術 (Algorithm) |
ホワイトボックス型 推論 (XAI) |
ブラックボックス化 （判定理由が不明） |
ヒートマップで判定根拠を可視化。「どこを見て判断したか」を確認でき、現場の信頼を獲得。 | |
| 環境 (Infra) |
エッジ最適化・量子化 (Edge-Ready) |
リソース制限 （GPUサーバーが高価） |
モデルを軽量化し、Raspberry PiやJetson等の安価なデバイスで高速動作させる。 | |
| 環境 (Infra) |
光学系 コンサルティング |
入力品質の限界 （画像に写っていない） |
AI以前の「カメラ・照明・画角」から設計支援し、確実に判別可能な画像を担保する。 | |
| 環境 (Infra) |
オフライン・ スタンドアロン |
通信・セキュリティ制約 （外部通信禁止） |
クラウド不要のローカル完結構成。情報漏洩リスクゼロ、通信コストゼロを実現。 | |
| リスクの 最小化 |
プロセス (Contract) |
Pre-PoC (無料画像診断) |
着手リスク （解けるかわからない） |
契約前に「実現可能性」を診断。不可能な案件は正直に「不可」と伝え、無駄な開始を防ぐ。 |
| プロセス (Contract) |
ステップアップ型 PoC |
サンクコスト増大 （完成しない投資） |
フェーズを細分化し、各段階で撤退判断（損切り）を可能にするリスク管理型開発。 | |
| プロセス (Contract) |
検収基準の数値化 | ゴールの認識齟齬 （納品トラブル） |
「見逃し率0%・過検出率5%以下」など定量KPIを合意し、クリアな検収を実現。 | |
| 運用 (Operation) |
A-Loop (Active Learning) |
モデルの陳腐化 （精度が落ちる） |
迷った画像だけを再学習するパイプラインを構築。運用しながら賢くなり続ける。 | |
| 運用 (Operation) |
精度監視モニター | サイレント障害 （いつの間にか精度低下） |
推論分布を常時監視し、異常傾向があれば即座にアラートを通知。 | |
解決策は「スモールデータ・スタート」
一般的なDeep Learningは「大量データで精度向上」という思想ですが、例えば製造現場の不良品は本来「レア」であるなど、学習データが豊富にあるとは限りません。Nirmでは、独自の前処理技術と特徴量エンジニアリングを組み合わせ、数十枚〜百枚程度のデータでもモデル構築が可能です。
手書き文字のような曖昧な入力や、滅多に出現しない微細な傷も、ルールベースの画像処理と機械学習のハイブリッドで対応します。
エッジ・コンピューティング最適化
クラウドAIは便利ですが、ネットワーク遅延・通信コスト・セキュリティ要件など、製造現場には適さない場合があります。
Nirmでは、モデルの軽量化・量子化技術を駆使し、通信環境のない工場や低スペックな産業用PCでも高速動作するよう最適化。リアルタイム検査が求められるラインでも、オフラインで安定稼働する構成を実現します。
■少しでもAI・システム開発やPoCに興味があれば、まずはお気軽にご相談ください。目的・課題を伺ったうえで、弊社から手堅く進める方法・お見積りをお伝えさせていただきます。
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例えばこんな画像の認識に
「汎用AIでは難しい」とされる現場特有の課題に対応可能です。
金属表面の傷 vs 汚れ識別
微細な差異
店舗における来店客数カウント
人の検知
バラ積み部品の個数カウント
重なり・乱雑
アナログメーターの自動読取
曖昧な入力
屋外設備のサビ・腐食検出
環境変動
手書き帳票・チェックシートOCR
曖昧な入力
照明条件が変わる現場での検査
環境変動
少ないサンプル数での画像認識
少量データ上記以外の領域・課題についても対応可能です
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画像認識イメージ
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なぜ、少ないデータ量でも高い精度を実現できるのか
Deep Learning × 従来画像処理のハイブリッド
多くのAI開発会社は、TensorFlowやPyTorchといったDeep Learningライブラリを「そのまま」使用しています。これは手軽ですが、現場固有の条件に対応しきれないことがあります。
ニューラルオプトでは、OpenCVなどを用いた従来画像処理（ルールベース）とAIを組み合わせたハイブリッド判定を行います。照明ムラの補正、背景ノイズの除去、エッジ強調などの前処理を施してからAIに渡すことで、少ないデータでも高い精度を実現。
また、画像の角度や対象の位置を少しずつ変えた複数のパターンの画像を用意することで、実際のデータ量に対して高品質な判定が可能です。
他社が断る難案件へも対応
「金属表面のヘアライン傷」と「拭けば落ちる汚れ」の識別——これは見た目が酷似しており、一般的な画像認識AIでは判別が困難な典型例です。
ニューラルオプトでは、反射光の挙動解析や多角度撮影データの統合など、物理的な知見を画像処理に落とし込むアプローチで対応。同様に、透明フィルムの気泡検出、布地の織りムラ判定など、「他社で断られた」難易度の高い案件もご相談が可能です。
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PoCリスクを最小化するステップアップ開発
いきなり巨額の予算を要求しません。段階的に実現可能性を確認しながら進めることで、投資リスクを最小化します。
無料画像診断
0円お持ちの画像データをお送りいただければ、技術者がAIによる判別可能性を無料で診断。「そもそもAIで解けるのか？」という最初の疑問を解消します。
ミニマムPoC
最小限の予算でご提案少量のサンプルデータで小規模な実証実験を実施。現場環境での精度目安を把握し、本開発に進むべきか判断できます。「ダメなら早期撤退」という選択肢を残すことで、無駄な投資を防ぎます。
本開発・導入
Feasibility（実現可能性）が確認できた段階で、本格的なシステム開発へ。現場への組み込み、運用体制の構築まで一貫してサポートします。
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AI活用 無料相談会実施中
弊社は「AI開発会社とDXコンサルのいいとこ取り」をテーマに、単なる技術提供だけでなく、その先にある課題解決を見据えて総合的に支援いたします。
「このような課題があり、AIで解決できそうな気はしているが確証がない」「このようなAIは技術的に可能なのか相談したい」といった
アイデア段階でもご相談いただければ、クリアな形でご提案させていただきます。
低コスト・安全な進め方
コンセプト設計
ROI・損益分岐点の計算
機能の絞り込みとお見積もり
他社で断られた案件のセカンドオピニオンも歓迎いたします
