高速ライン・自動倉庫を持つ大手物流／上場企業向け

止まらない、読み切る。
液体レンズ×VLMの入庫検品

高さの変わる荷物の伝票・送り状を、止めずに読み解く現場完結型の検査システム。お届け先住所・品名・管理番号まで、書式が違っても取りこぼさない。先端AI VLM OCRと液体レンズの組み合わせが、これまで物流OCRが抱えてきた制約を仕組みから解きにいきます。

高さ追従壊れない何でも読む

既存WMS・自動倉庫へそのまま連携

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SYSTEM OVERVIEW

高さの変わる荷物を止めずに、
住所・品名・管理番号まで読み切る。

液体レンズ搭載のラインカメラが高さの違う荷物にピントを合わせ、VLM OCRが送り状を文脈ごと読解。読み取り結果は項目ごとの信頼度とともに、NVIDIAエッジ上でそのままWMSへ。撮影から連携までを、現場の1ラインで完結します。

Nsight Edge VLM OCR のシステム全体像。コンベア上の高さの異なる荷物を、液体レンズ搭載ラインカメラが撮影し、VLM OCRが送り状の「お届け先」「ロット番号」「品名」を信頼度99.9%台で読み取り、NVIDIAエッジAIモジュール上で処理して連携する一連の流れ。 — Nsight Edge VLM OCR のシステム全体像（イメージ）。液体レンズ搭載ラインカメラ＋ NVIDIAエッジAIによる、入庫検品の一連の流れを示しています。

Liquid Lens / Line Camera

高さに合わせて、ピントを追従。

電圧で曲率を変える液体レンズと高速ラインカメラ。高さの異なる荷物にも、機械駆動部なしでピントを合わせ続けます。

Real-time VLM OCR

書式が違っても、文脈で読む。

お届け先・品名・ロット番号を、レイアウトや書式を問わずVLMが読解。辞書整備や書式ごとの再学習に頼りません。

Confidence Score

項目ごとに、信頼度を提示。

読み取り結果は一項目ずつ確信度つきで出力。信頼度の低い箇所だけ人が確認する運用に落とし込めます。

Edge AI Module

現場で完結、外に出さない。

推論はNVIDIAエッジ上で実行。機密データを外部送信せず、WMS／TMS／基幹系へそのまま連携します。

PROBLEM

物流OCRが抱えてきた、
3つの構造的な制約。

物流現場の検査自動化は、これまで「ハードを完璧にする」「ソフトを毎回作り込む」という戦略で性能を上げようとしてきました。その結果、現場には3つの制約が残り続けています。

荷物の高さ違いで、読めない。

搬送物の高さが不均一な現場では、固定焦点カメラはピントが合わず、電動可変焦点カメラは機械駆動部の応答や摩耗が課題として残ります。

ラベル書式ごとに、対応が要る。

従来のAI-OCRは、フォントや書式が変わるたびに辞書整備・再学習が必要。新しい品種・取引先が増えるたびに、対応工数が積み上がります。

開発コストが、かさむ。

ハード高性能化とソフトの都度開発で、ライン構築・拡張のたびにコストが膨らむ。投資判断のハードルが下がりません。

WHY NOW

これまで成立しなかった組み合わせが、
今、現実になる。

物流OCRには、ハードとソフトの両方に長年の課題がありました。Nsightは、ここ数年で実用域に達した2つの技術ブレイクスルーを組み合わせることで、その課題を仕組みごと解きにいきます。

HARDWARE

液体レンズ × ラインカメラ

これまで

高さの異なる荷物にピントを合わせるには、電動レンズの採用が一般的でした。ただしラインカメラと組み合わせると、機械駆動部に連続稼働の負荷がかかり、故障リスクが残るという現場の課題がありました。

いま、できるように

液体レンズは電圧で曲率を変える光学素子。機械駆動部を持たないため、摩耗・故障リスクを構造的に排除できます。Nsightはこの液体レンズとラインカメラの組み合わせを、物流OCRに最適化する研究と実装を進めています。

SOFTWARE / AI

Vision Language Model

これまで

旧来のOCRはパターンマッチングで文字を辞書照合する方式。進化系のCNNベースAI-OCRでも、フォント・書式ごとに学習データを用意する必要がありました。特に日本語は文字種が膨大で、ベンダー側の作り込み工数とコストが大きな負担になっていました。

いま、できるように

視覚言語モデル（VLM）の登場により、画像全体を文脈として理解できる汎用モデルが活用可能に。Nsightでチューニングしたシステムなら、フォント・書式を個別に学習させる必要なく、シンプルに読み取り対応できます。

この2つが同時に揃ったいま、
従来以上の性能を、よりローコスト・高品質に提供できます。

SOLUTION

液体レンズと先端AI VLM OCRが、
仕組みから解きにいく。

ハードの限界はAIで吸収し、ソフトは作り込まない汎用モデルで対応する。Nsightは「ハードもソフトも、構造から軽くする」という設計思想で物流OCRを再定義します。

〜

OPTICS

高さ違いに追従し、高耐久。

電圧で液体の曲率を変える液体レンズ。電動モーターのような機械駆動部を持たないため、故障リスクを構造的に排除。温度変動にも強い構成で、過酷な現場環境に適合します。

▎荷物の高さに自動追従 / 駆動部ゼロ

◎

INTELLIGENCE

ラベルごとに覚え込ませなくていい。

最先端のVLM（視覚言語モデル）を組み込んだOCR。従来のAI-OCRのようにフォント・ラベルごとに学習させる手間が不要な汎用モデル。どこにラベルが来ても、どこに文字が来ても読み取ります。

▎フォント・書式追加の手間を削減 / 未知ラベルに汎化

ECONOMICS

フォーマット対応の開発コストを削減。

書式追加のたびに発生していた辞書整備・再学習の工数が構造的に不要。駆動部がなくメンテナンスも軽い。従来の物流OCRと比べ、大幅なコスト削減を見込める構成です。

▎辞書整備・再学習の工数削減 / メンテナンス負荷を軽減

HOW IT WORKS

2つの技術が、
同時に成立しはじめた。

液体レンズとVLM OCRは、それぞれ既存の延長ではなく根本構造の異なる技術です。両者を組み合わせることで、ハード・ソフトの作り込みの積み上げ自体を不要にします。

LIQUID LENS

液体レンズだから、追いかけて、高耐久。

電圧で液体の曲率そのものを変える光学素子。電動モーターのように物理的に動く部品を持たない構造のため、応答も速く、機械的な摩耗の対象がない。これが「追いかける」と「高耐久」が同時に成立する理由です。

VISION LANGUAGE MODEL

VLM OCRだから、文脈で読み解く。

従来OCRは文字を1つひとつ「形」として照合する。VLMは画像全体を意味として理解する。文字の位置やフォントが変わっても、ラベル全体の文脈から推測して読める。新しい書式に対する追加学習が原則不要です。

東京都千代田区平河町2-13-1

READ DIFFERENTLY

従来型OCRとVLM ─ 読み取り方の違い。

従来型は「文字だけ」を見る。VLMは「画像全体」を見て理解する。
ラベルが擦れても、書式が変わっても、取引先が増えても ─ 仕組みから対応の仕方が違います。

従来型OCR

お届け先

〒102-0093　東京都千代田区平河町2-13-1　読売平河町ビル

品名精密部品ユニットA

← ここだけ見る

管理番号：No. 2026-0815-A23

「どこを読むか」を人が事前に設定する必要がある
住所のように行が折り返す項目は、レイアウト崩れに弱い
フォント・書式ごとに辞書登録や個別学習が必要

VLM（Nsight）

お届け先 ← 全体を見て理解する

〒102-0093　東京都千代田区平河町2-13-1　読売平河町ビル

品名精密部品ユニットA

管理番号：No. 2026-0815-A23

住所・品名・管理番号が混在しても、どこに書いてあっても自動で読む
住所の折り返しや表記ゆれも、文脈から正しく構造化できる
取引先や書式が増えても、個別学習なしにそのまま対応できる

READ & VERIFY

登録前提だったOCRを、
VLM OCRが読み切る。

賞味期限・製品名・ロット番号を読み取り、マスタと照合・判定。文字欠け・かすれといった印字品質まで、撮像から判定までを現場のライン上で一気通貫に確認します。

従来OCR

登録済み文字中心
品種ごとの設定が必要
検査領域の調整が煩雑

VLM OCR Nsight Edge

未登録文字列にも対応
文脈理解機能も活用可能
設定負荷を低減

印字品質判定にも対応 文字欠け・かすれ等は条件でNG判定

検査画像

プレミアムブレンドコーヒー

賞味期限2025.08.15

内容量200g

保存方法直射日光・高温多湿を避け、冷暗所に保存ください。

製造者株式会社○○フーズ　東京都○○区○○町1-2-3

ロット番号LOT250415-01

4 512345 678904

読み取り結果

製品名プレミアムブレンドコーヒー

賞味期限2025.08.15

ロット番号LOT250415-01

照合結果OK

印字品質判定OK

撮像

VLM OCRで読取

照合・判定

SPEC

従来方式との
構造的な違い。

光学・読取・コストの3軸で、従来方式と本システムの違いを整理しました。性能数値ではなく、根本構造の違いをご確認ください。

項目

従来方式

Nsight Edge VLM OCR

フォーカス機構

電動モーターによる機械駆動

液体レンズ（駆動部ゼロ）

高さ違いへの対応

機械駆動の応答に依存

電圧制御で自動追従

読取エンジン

辞書一致型OCR / 個別学習型AI-OCR

VLM（視覚言語モデル）

ラベル変更への対応

フォント・書式ごとに辞書整備・再学習

未知ラベルに汎化（追加学習を抑制）

処理場所

サーバ・クラウド連携

NVIDIA Jetson エッジ完結

コスト構造

ハード高性能化＋ソフト都度開発

両軸を構造的に削減

※ 具体的な性能数値・推奨運用条件は、現場のライン特性・搬送物・要件に合わせて個別にご提示します。

USE CASES

適用領域。

物流・倉庫の入出荷検査を起点に、製造・食品・医薬品など「高速搬送上のラベル・印字を、止めずに読み解く」あらゆる現場へ展開可能です。

物流倉庫・配送センター

入出荷検品、送り状のお届け先住所・品名・管理番号読取、誤出荷防止

製造ライン

製品コード・型番・シリアル印字検査、トレーサビリティ確保

食品・飲料

賞味期限・ロット印字検査、品種混合ライン対応

医薬・化学品

ラベル印字・GS1コード検査、規制対応文書照合

WHY NSIGHT

なぜNsightか。

画像処理の現場知見と先端AI技術を「翻訳」して、製造業・物流業の現場に届けることを存在意義としています。

キーエンス画像処理事業部出身の技術知見

技術顧問は元キーエンス画像処理事業部の開発エンジニア。製造業・物流業の現場で「実際に動くシステム」を作ってきた知見を、AI時代の検査ソリューションに翻訳します。

VLMをバックエンドに組み込んだ独自設計

VLMをリアルタイム推論ではなく、データ生成・アノテーション自動化のバックエンドに組み込み、エッジでは軽量な推論モデルで動かす独自構成。性能・コスト・信頼性のバランスを取ります。

三方よし・人儲けの企業理念

取引先の苦労を引き受け、相手の事業が立つ組み方から提案する。短期の売上ではなく、長期の信頼関係を積み上げることを判断基準にしています。

NVIDIA Inception Program Member
Nsightは、NVIDIAのスタートアップ支援プログラム「NVIDIA Inception」のメンバー企業として認定されています。最新のJetsonエッジAIプラットフォームを軸に、リアルタイム推論システムを構築しています。

PROCESS

導入までの4ステップ。

まずは現物サンプルをお預かりし、撮像成立性の初期見立てを共有します。そこから、実機検証・パイロット・本格展開までを段階的に進めます。

STEP 01

ヒアリング

搬送物・ライン仕様・要件を整理。現場のボトルネックを共有。

STEP 02

サンプル検証

現物サンプル2〜3点で撮像・認識成立性を初期検証。見立てを共有。

STEP 03

PoC・パイロット

1ライン規模で実証導入。実環境でのチューニング・性能評価。

STEP 04

本格展開

SIer・マテハンメーカー連携で複数ライン・拠点へ展開。

止まらない、読み切る。液体レンズ×VLMの入庫検品

高さの変わる荷物を止めずに、住所・品名・管理番号まで読み切る。