光学設計からAI技術までを最適化するプロフェッショナル
Driving
Triple-Win
with AI
ルールベース×AI×VLMのハイブリッド検査で、多品種外観検査からラベル文字認識・照合まで。設備稼働の可視化や搬送ロボットなど、製造現場のあらゆるニーズにお応えします。
Program PartnerGPU/エッジAI技術を活用した
認定パートナー
構築宣言共存共栄・適正取引を
宣言しています
WHAT WE DO
ルールベース検査＋従来AIをベースに、VLMを「アノテーション自動化」「NG画像生成」「ラベル文字認識」に特化させたハイブリッドシステムで、製造業の検査自動化と可視化を実現しています。
品種ごとの学習データ収集、毎回のセッティング工数——従来のAI検査の最大の痛みを解消。ブラウザ上でOK/NGをクリックするだけで即学習。現場の人が使えるUIで、従来自動化が割に合わなかった多品種検査を自動化します。
こんな「検査の悩み」、まだ抱えていませんか？
🔄 品種切り替えのたびに設定変更
ルールベースでは品種ごとにパラメータ調整が必要。多品種ラインでは設定だけで1日が終わる。
📊 不良品サンプルが集まらない
Deep Learningには大量の不良品画像が必要。不良率が低い製品では学習データが足りない。
👁️ 目視検査の属人化・バラつき
検査員の経験・体調で判定が変わる。30分以上の連続検査で見逃し率が約20%増加。
ラベル文字認識に数千万円
賞味期限やロット番号の照合を大手SIに依頼すると初期費用だけで約3,000万円。コストが合わず導入を断念。
少量多品種ではROIが合わない
品種ごとにカスタムAIを開発すると初期費用が膨大。少量生産品では投資回収が見込めない。
検査員の採用・教育が困難
熟練検査員の退職、採用難、教育コスト。人手に依存した検査体制の維持が困難に。
ハイブリッドAI × FA専門知識で実現する次世代の検査
ルールベース＋従来AI＋VLMのハイブリッド構成と、元キーエンスの照明設計・カメラ配置・検査フロー設計のノウハウ。現場で本当に使える検査パッケージ。
VLMで学習コストを劇的に削減
VLMがアノテーションを自動化し、NG画像も自動生成。不良品サンプルが集まらない問題を根本解決。
ブラウザで「OK/NG選別→即学習」
現場の人がブラウザ上で画像をOK/NGクリックするだけで即学習。専用ソフト不要、AIの判断基準が現場の感覚と一致。
照明・カメラ・検査フロー一体設計
元キーエンスの知見を活かし、照明条件の最適化、カメラ配置、検査フローまでトータルに設計。
プロダクト & サービス
外観検査のAI化から、設備稼働の可視化、技術者の育成まで。
AI外観検査パッケージ
ルールベース＋従来AI＋VLMのハイブリッド構成で、外観検査からラベル文字認識・照合まで自動化。既存設備への後付けも可能。
- ルールベース × AI × VLMのハイブリッド検査
- ラベル文字認識・照合（賞味期限、ロット番号等）
- ブラウザ完結型の学習UI（OK/NGクリックで即学習）
- 既存装置への後付け導入可
設備稼働可視化システム
設備の稼働状況を可視化し、システムで把握。AIカメラで製品を検知し、個数データなどをクラウドへ。PLC接続にも対応。オンプレでも可能。
- ライン稼働率のリアルタイム可視化
- 目標生産数 vs 進捗の自動追跡
- 停止原因の分析・ランキング表示
- クラウド / オンプレ両対応
製造業向け
画像処理AI研修
現場の"撮れない・判別できない・止まる"を、光学×AI×エッジ実装で解決する実践型プログラム。
- 画像処理の基礎と装置選定
- データ収集 → モデル選定 → 推論
- Jetson/TensorRT実装
- PLC/OPC UA連携 → 運用まで一気通貫
導入の流れ
無料相談
検査対象と課題をヒアリング。最適な検査方式（ルールベース/AI/VLM）を判断。
サンプル検証
サンプル画像で検査精度を無料評価。レポートでご報告。
PoC実施
実際の生産ラインで2〜4週間のPoC。精度・速度を実環境で検証。
本番導入
照明・カメラ設計から運用定着まで一貫サポート。
従来手法との比較
| 比較項目 | ルールベース | Deep Learning | Nsight ハイブリッド |
|---|---|---|---|
| 多品種対応 | ✕ 品種ごとに設定 | △ 品種ごとに学習 | ◎ ブラウザUIで即切替 |
| 学習データ | 不要 | 大量に必要 | VLMが自動生成 |
| 学習の手間 | △ パラメータ調整 | ✕ アノテーション工数大 | ◎ OK/NGクリックだけ |
| 導入期間 | △ 数週間〜数ヶ月 | ✕ 数ヶ月〜半年 | ◎ 最短2週間 |
| 文字認識・照合 | ✕ 対応困難 | △ 個別開発が必要 | ◎ VLMで学習不要 |
| 運用コスト | △ メンテナンス大 | △ 再学習コスト | ◎ 低コスト運用 |
導入事例
H形鋼の表面欠陥検査
H形鋼の表面キズ・割れ・錆を自動検出。高温環境下でも安定稼働する撮像システムを設計・導入。
電極製品の外観・寸法検査
表面欠陥と寸法をAI-OCRと画像検査を組み合わせて自動判定。多品種の電極を1つのシステムで検査。
化粧品ラベルの印字検証
多品種ラインでラベルの文字・バーコード・デザインの正誤を自動判定。品種切り替えをテキスト指示で実現。
食品製造ラインの数量カウント
形状のばらつきがある食品でもVLMで安定した計数を実現。
スクリーン損傷検査
産業機器のスクリーンにおけるキズ・変色・異物を自動検出。微細な損傷も見逃さない高解像度撮像。
鉄筋・資材の本数カウント
山積みの資材も高精度に計数し、入出庫管理を効率化。
よくあるご質問
VLMは、画像認識と自然言語処理を統合した最新のAIモデルです。Nsightでは、VLMを検査そのものではなく「アノテーション自動化」「NG画像の自動生成」「ラベル文字認識・照合」に特化させ、学習コストを劇的に削減する裏方の武器として活用しています。検査本体はルールベース＋従来AIとのハイブリッド構成で、現場で安定稼働するシステムを実現します。
サンプル画像による無料検証は数日で完了。PoCは最短2週間で開始可能。本番導入までは通常1〜3ヶ月です。
はい。既存のルールベース検査やDeep Learning検査との併用（ハイブリッド構成）も可能です。段階的に導入してリスク最小化。
鉄鋼・化粧品・食品・自動車部品・物流など幅広い業界に対応。キズ・汚れ・異物、ラベル印字検証、個数カウント、寸法測定なども対象です。
初期のサンプル検証は無料。VLMは品種ごとの個別開発が不要なため、従来のAI検査に比べてトータルコストを大幅に削減できます。他社よりもコストパフォーマンスの高い提案をします。
技術ブログ
AI外観検査の導入費用と投資対効果（ROI）完全ガイド
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多品種少量生産ラインの検査自動化
検査自動化が進まない理由と、VLMによる新しいアプローチ。
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WHO WE ARE
元キーエンス画像処理事業部のメンバーで創業した画像処理AIスタートアップであり、光学設計からAI技術までを最適化するプロフェッショナルです。
米NVIDIA社のInception Program Partnerに認定。JetsonのGPUを活用しAIシステムを現場導入しております。
深圳のハードウェア調達力とインドのAI開発体制を掛け合わせ、日本市場のみならずグローバルに事業展開しています。
会社概要
私たちは「三方よし」の精神を持ち、
周りの方々に「良かった」「儲かった」と思ってもらえる
"人儲け"を大切にする。
現場重視
泥臭く、現場を第一に、徹底したサポートを。
課題中心の解決策
技術基点ではなく、課題を基点に貢献度の高いソリューションを。
責任完遂
必ず最後までやり切ります。
| 会社名 | Nsight株式会社 |
|---|---|
| 設立 | 2024年3月 |
| 資本金 | 2,800万円 |
| 事業内容 | ルールベース×AI×VLMのハイブリッド外観検査、ラベル文字認識・照合、設備稼働可視化、画像処理AI研修 |
| 主要製品 | AI外観検査パッケージ / 設備稼働可視化システム |
| 対応業界 | 鉄鋼・化粧品・食品・自動車部品・物流 |
| グローバル | 日本拠点、インド開発パートナー、中国（深圳）ハードウェアサプライヤー |
元キーエンス画像処理事業部のメンバーで創業。光学設計からAI技術、検査フロー設計までをワンストップで提供できる点が最大の強み。ルールベース＋従来AI＋VLMのハイブリッド構成と、ブラウザ完結型の学習UIにより、現場で安定稼働するシステムを実現します。
NVIDIA Inception Program Partner認定。Jetson/TensorRTを活用したエッジAIの実装に豊富な実績。深圳のハードウェア調達力とインドの開発体制を活かしたグローバルな事業展開。