データグリッドのAnomaly Generatorが製造業30社に導入、品種間移植技術で不良品画像生成の効率化を実現
PR TIMES より
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記事の要約
- データグリッドのAnomaly Generatorが30社以上に導入
- 独自の品種間移植技術により多様な不良品画像生成が可能に
- 住友電気工業やTOPPANなど大手製造業が採用
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製造業向け不良品画像生成ソフトウェアAnomaly Generatorの導入拡大
株式会社データグリッドは、製造業向け不良品画像生成ソフトウェアAnomaly Generatorを2024年11月26日に発表した。住友電気工業株式会社やTOPPAN株式会社、株式会社豊田自動織機などの大手製造業企業を含む30社以上への導入実績を達成している。[1]
Anomaly Generatorは特許取得済みの技術をベースに、生成AIを活用して少数の不良品画像から多様なNG画像を網羅的に生成することが可能だ。製造業における外観検査システム構築時のNG画像不足という課題に対して、効果的なソリューションを提供している。
自社開発の生成AIアーキテクチャ「Harmonizing Attention」を活用することで、テクスチャと幾何学的特徴を独立して抽出・生成する機能を実現した。この技術により木材の穴を金属ギアの表面に再現したり、タイルのヒビを繊維に移植したりといった、品種間での高度な特徴転写が可能になっている。
Anomaly Generatorの特徴まとめ
項目 | 詳細 |
---|---|
基盤技術 | 特許取得済みの生成AI技術、Harmonizing Attention |
主な機能 | 少数の不良品画像から多様なNG画像を生成 |
技術的特徴 | テクスチャと幾何学的特徴の独立抽出・生成 |
導入実績 | 大手製造業企業を含む30社以上 |
用途 | 製造業の外観検査システム構築支援 |
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生成AIアーキテクチャについて
生成AIアーキテクチャとは、人工知能を用いてデータを生成するための基本的な設計構造のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。
- 入力データから特徴を抽出し新たなデータを生成
- 複数の層構造による深層学習処理を実行
- 教師データに基づく学習と生成を実現
Anomaly Generatorで採用されているHarmonizing Attentionは、コンピュータビジョンの国際会議WACV2025に採択された技術であり、テクスチャと幾何学的特徴を独立して扱うことができる。この技術により、異なる製品間での不良パターンの移植が可能となり、効率的なNG画像生成を実現している。
Anomaly Generatorに関する考察
製造業における外観検査の自動化において、学習用の不良品画像不足は長年の課題となっていたが、Anomaly Generatorはこの問題に対する画期的なソリューションとなっている。特に品種間移植技術により、一つの製品で発見された不良パターンを他の製品にも適用できる点は、効率的なAI学習環境の構築に大きく貢献するだろう。
今後の課題として、生成された不良品画像の品質保証や検証プロセスの標準化が挙げられる。生成AIによって作られた画像が実際の不良品をどの程度正確に再現できているかを評価する仕組みづくりが必要になってくるだろう。製造現場での実証実験を重ね、精度向上とユースケースの蓄積が望まれる。
将来的には、業界固有の不良パターンに特化したモデルの開発や、リアルタイムでの不良検知への応用も期待される。製造業のDX推進において、Anomaly Generatorのような革新的なツールの普及は、品質管理の効率化と高度化に大きな影響を与えるに違いない。
参考サイト
- ^ PR TIMES. 「データグリッド、製造業向け不良品画像生成ソフトウェア『Anomaly Generator』が大手製造業企業を中心に30社以上に導入 | 株式会社データグリッドのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000055.000034722.html, (参照 24-11-27).
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