自己紹介

画像数枚から試せるAI外観検査・異常検知PoCを爆速で構築｜判断根拠を可視化

ご覧いただきありがとうございます。
AI外観検査・異常検知のモデル構築およびPoC（概念実証）支援を専門に行っております。

「AI外観検査を試したいが、不良画像がそんなに集まらない」
「ベンダーから数百万円のPoC見積もりが来て挫折した」
「判定根拠（ブラックボックス）が分からないと現場に導入できない」

こうした製造現場・品質管理部門のお悩みを解決するため、最新の異常検知アルゴリズム「PatchCore」を活用した【少データ・高速・低リスク】なスモールPoCを提供しています。

■ サービスの特徴と強み
1. 少データ対応：正常画像が【数枚】あればモデル構築・検証が可能
2. ブラックボックス化の防止：異常箇所のヒートマップ出力＋最大7倍のパッチ拡大表示で判定根拠を可視化(XAI)
3. 直感的なWeb UI：ブラウザ上でドラッグ＆ドロップして即座に判定・閾値調整ができる検証アプリ（Gradio）を提供

■ 主な対応領域
・画像処理・ディープラーニング（Python, PyTorch, PatchCore）
・検証用Web UIアプリ構築（Gradio）
・PoC評価レポート作成・閾値設計・適用可否の診断

■ お仕事に対するスタンス
高額な本番導入や長期契約の押し売りは一切行いません。「まずは手元のデータで本当に実用的な精度が出るか」を見極める検証フェーズに特化しております。お預かりするデータは機密保持を徹底し、検証完了後は速やかに破棄いたします。

手元の画像数枚による「無料簡易テスト」や事前のご相談も大歓迎です。
まずはお気軽にメッセージよりご相談ください！