リッジアイ、カスタムAIモデルを搭載できる異常検知・外観検査AIソリューション「Ridge Inspection」を提供開始

株式会社Ridge-iは、異常検知・外観検査AIソリューション「Ridge Inspection」の提供を2025年1月28日より開始する。

異常検知・外観検査におけるAI活用においては、既存ツールで精度を上げるために不具合を完全に検出しようとすると過検出が多発し、現場での適用が難しくなるほか、適切なセンサや撮像設備の選定が難しいという課題があった。また、開発したAIが環境変化に対応できなくなる可能性への懸念や運用保守の煩雑さも、AI導入の障壁となっていた。

そこで「Ridge Inspection」では、課題に合わせたカスタムAIモデルを搭載した。AIと従来の画像処理技術を組み合わせることで、単純な不具合検出だけでなく、複雑な状況分析にも対応可能で、課題分析からセンサー選定、AIモデル開発やシステム統合までをサポートする。

リッジアイ、カスタムAIモデルを搭載できる異常検知・外観検査AIソリューション「Ridge Inspection」を提供開始
「Ridge Inspection」の概要

中でも特長的なのが、個人差が大きい定性的な判断を数値化するリッジアイ独自のAI「感性評価AI」だ。従来熟練者の目や手触りなどの感覚に頼っていた判断を定量化し、定性的な情報を数値で示すことが可能だ。

例えば、水質汚染の度合、炉の燃焼状態、イベント会場の混雑率など、本来定量化が難しく感性に頼っていた部分を数値化することができる。また、アノテーション作業も直感的に行える仕組みとなっており、簡単に学習データを作成することが可能だ。

リッジアイ、カスタムAIモデルを搭載できる異常検知・外観検査AIソリューション「Ridge Inspection」を提供開始
「感性評価AI」の概要

「Ridge Inspection」のユースケースとしては、工場やインフラ、プラント、医療、建設などが挙げられている。

例えば、工場では車体塗装の外観検査やタイヤ摩耗の状態判定、飲料缶内部の検査などに利用され、インフラ分野では配管内部の錆や腐食のレベル分類や水処理施設での異常検知、太陽光パネルの外観検査にも対応可能とのことだ。また、プラント分野では配管や炉床の異常検知、医療や建設分野ではX線画像の分析や生コンクリートの性状検査などにも応用が可能だ。

リッジアイ、カスタムAIモデルを搭載できる異常検知・外観検査AIソリューション「Ridge Inspection」を提供開始
ユースケース例

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