DTSインサイトと調和技研の共催ウェビナーです。
本セミナーでは、AI画像検査についての手法、異常検知エンジンのご紹介をいたします。
これまで画像の用意が難しくAI解析を諦めていた製造現場のお客様へ是非ご視聴いただければと思います。

アジェンダ

不良品データ不要の「良品学習」ソリューションのご紹介
登壇者：株式会社DTSインサイト DXソリューション事業部 戦略担当 担当課長 山口明寿

外観検査は不良品の市場流出を防ぐ重要な工程ですが、自動化が進まず人手に依存していたり、自動化にチャレンジしたけどうまくいかなかったなど、まだまだ多くの課題があります。
本ウェビナーでは、このような外観検査の市場動向についてご説明した後、外観検査の課題解決の可能性を持つ当社の良品学習ソリューションについて、サンプル画像を使った実演をお見せいたします。
非常に簡単なステップで「良品学習」の精度を体感いただけます。また、お客様ご自身で試していただける無償評価版もご用意しております。ぜひ、この機会にご視聴いただけますと幸いです。

【登壇者プロフィール】山口明寿
1998年より、電機機器メーカーのソフトウェア会社で、電気／水道／道路などの社会インフラ関連のソフトウェア開発に従事。2001年に（株）DTSへ入社。以降、20年に渡り、組込み機器／医療機器開発を担当。現在は、戦略部門に所属し、自社AIソリューションの開発・広報活動を推進中。

不良品の学習データが必要ない「良品学習」の異常検知エンジンのご紹介
登壇者：株式会社調和技研 ビジネス開発部 事業推進Gリーダー 倉員 明寛
　　　：株式会社調和技研 研究開発部 AI画像G 鈴木 卓麻

本ウェビナーでは、当社が開発した外観検査用の異常検知エンジンをご紹介します。
従来のルールベースに基づく画像診断の外観検査では、ルールの規定にかなりの労力を要していましたが、本AIエンジンに用いられている良品学習では、良品データのみから学習を行うため、簡単に不良品の判定を行うことができるのが特徴です。製造ラインへのAI外観検査の導入に興味をお持ちの方は是非ご視聴ください。
その他にも、当社が開発した最新の製造業向けAI画像ソリューション事例などをご紹介します。

【登壇者プロフィール】倉員 明寛
ソフトバンクBB/ネットワンシステムズなど3社でITインフラエンジニア職に従事し、提案/設計/構築/運用を担当。ソフトバンクでのサービス企画や新興ベンチャーのRelicでの新規事業コンサルタントを経た後、2023年に（株）調和技研へ入社。AIプロダクトの製品責任者に従事。

【登壇者プロフィール】鈴木 卓麻
2002年より２社の写真処理機器メーカーにて、ソフトウェア開発に従事、主に画像処理アルゴリズム開発を担当。2022年に（株）調和技研へ入社、自社製品のAIを用いた異常検知エンジンの開発を担当。現在では、AI画像グループに所属し、顧客の画像に関する課題解決に従事。

「Q＆A」　（10分）