正常画像数枚から始めるAI外観検査！PatchCoreを用いたスモールPoC・WebUI開発
【期間限定】無料での「画像データの簡易適性診断」を受付中です！
「手元の画像でAI検知ができるか」「どんな精度が出そうか」気になる方は、メッセージよりお気軽にご相談ください。
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はじめまして、AI外観検査エンジニアです。
製造現場や品質管理における「AI外観検査を導入したいが、不良画像が集まらない」「他社ベンダーの高額なPoC費用（数百万円〜）を出せない」「判定理由がブラックボックスで現場が納得しない」といった課題を、最新アルゴリズム「PatchCore」を活用してスモールかつ高速に解決します。
■ サービスの特徴
・正常画像が数枚〜あれば検証開始（学習用不良画像ゼロでOK）
・判定根拠を可視化（異常箇所のヒートマップ表示＆拡大パッチ機能）
・現場で直感的に試せるブラウザ検証UI（Gradio）の構築
・現場運用を見据えたリスク管理・閾値設計のレポート作成
■ 対応可能な業務
・画像データ（正常品/不良品）の適性評価・簡易診断
・PatchCoreによる異常検知AIモデルの構築・精度検証
・検証用Webアプリケーション（Gradio）の実装・納品
・適合率・再現率・スコア分布等をまとめた詳細評価レポート作成
本格導入前の「まずは手元のデータで精度が出るか試したい」という初期検証（PoC）に特化してサポートいたします。
※詳細な技術スタックや実運用における閾値設計に関する解説記事（Qiita）は、ポートフォリオ欄にて公開しております。
まずはメッセージにて「検品対象の課題」や「手元にある画像」についてお気軽にご相談ください！
