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2025年12月23日(火)IT Leaders編集部、日川 佳三

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　東芝デジタルソリューションズ（TDSL）の「Meister Apps AI画像自動検査パッケージ」は、製造業の検査工程における外観検査を自動化するソフトウェアである。AIを用いて、不良品データを用意することなく、良品データの学習のみで外観検査を行える（関連記事：画像AIで大型風力発電タワーの外観検査に成功、東芝/TDSLがスペインで実証実験）。

　新版では、良品を不良品と判定してしまう「過検出」を抑制する「欠陥判定最適化手法」を追加した。従来の良品学習機能に、特徴量解析を用いた補正・分類処理などを組み合わせることで、欠陥ごとに最適なしきい値で判定できる仕組みである。過検出の抑制によって、再検査に要していた作業工数を大幅に削減できるほか、検査員による検査品質のバラつきや目疲れなどによる見逃しを減らすとしている（図1、図2）。

図1：良品を不良品と判定してしまう「過検出」を抑制する「欠陥判定最適化手法」の流れ（出典：東芝デジタルソリューションズ）
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図2：枚葉シート検査を例にした外観検査システムの全体イメージ（出典：東芝デジタルソリューションズ）
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　同ソフトの導入は、TDSLがユーザー企業の現状をヒアリングして把握した後、サンプルデータ（良品データ50～100枚、不良品データ10枚程度）を用いてテストを行う。テスト後は検査精度を高める調整を行い、周辺設備を含めたシステムの導入を支援する。