こんな課題はありませんか?

こんな課題は
ありませんか?

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検査員の人材不足

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点検品質の劣化

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点検頻度が上がり
コスト増加

アラヤの「さび検出AIモデル」で
点検画像確認の工程を大幅に短縮

アラヤの
「さび検出AIモデル」で
点検画像確認の工程を
大幅に短縮

定期的な検査やメンテナンス作業には時間とコストがかかります。さらに、人による撮影画像の点検には熟練度により検査品質にもばらつきがでてしまいます。アラヤが提供する独自のさび検出AIモデルを使用することにより、これらのコストを大幅に削減し、検査の品質を向上することができます。

高精度な検出能力、約90%(*1)の精度で検出
瞬時にさびを特定できるAIモデル

高精度な検出能力、
約90%*の精度で検出
瞬時にさびを特定できるAIモデル

transformerベース(*2)のアーキテクチャと比較して遜色のない性能を持つ最新のcnnアーキテクチャ(*3)を採用することで、高いレベルの精度と速度のバランスを達成。 撮影した画像をアップロードするだけで、自動でさびの箇所を検出。これまでは1枚1枚、人の目で確認していた作業を自動化できます。ニーズに応じて、劣化度合いを判定するソリューションもご提供可能です。

(*1)自社データを用いた検証結果
(*2)transformer...注意機構と呼ばれる仕組みで構成されたアーキテクチャ。主に自然言語処理の分野で使用されるAIモデルに採用されていたが、近年では画像分野にも盛んに応用されている。
(*3)cnn...画像分野のAIモデルに従来から採用されてきたアーキテクチャ。畳み込みと呼ばれる処理を担うレイヤーが重ねられた積層構造が特徴的。

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お手持ちの撮影画像を使い、さび検出をお試しいただくことができます

作業工数を約半日に削減

従来、膨大な数の撮影画像を人手で一枚ずつ目視でチェックする作業は、数日を要していました。この目視検査は、疲労や経験の度合いによって精度が低下するリスクがあります。AIの導入により、このプロセスが大幅に効率化され、作業の完了に必要な時間は半日程度に短縮されます。人間の役割は、AIの処理の最終確認など補助的なものに限られるため、人件費や時間の大幅な削減が実現されます。

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さび検出AIモデルの活用事例
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送電鉄塔でのAIさび検出AIモデル

送電鉄塔でのAIさび検出AIモデル

NEDOの「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発」の一環として、KDDI株式会社と株式会社アラヤが実施した実証実験では、弊社のさび検出のAIモデルが活用されました。特に、送電鉄塔においてはさびによる不良が多く、これまでは点検員が多くの画像を目視で確認していました。これらの作業を、複数の角度から撮影された画像を用いてAIの画像解析技術により行うことで、効率的な業務運用が可能となりました。

*画像はNEDOとのプレスリリースより引用したシステム構成図(リンク

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プラントの老朽化による劣化診断をAIで実施

プラントの老朽化による劣化診断をAIで実施

プラントの老朽化が進む中、配管などの外部検査の重要性が増しています。しかし、検査員の高齢化による人手不足が問題となっており、これが業務の効率化を必要とする大きな課題になっています。さらに、人の手による検査では、担当者によって検査の質にばらつきが生じることも問題です。このような状況の中、さび検出のAIモデルを導入することで、検査の品質を均一化し、検査プロセスの効率化を実現しました。

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さび検出AIモデルの精度を確認できるツール提供

さび検出AIモデルの精度を確認できるツール提供

現在提供しているさび検出AIモデルを利用した、検出ツールの提供を開始しました。お手持ちの画像をアップロードするだけで、検知の精度を確認することができます。無料でお使いいただけますので、ぜひお試しください。


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さび検出AIの無料トライアル

さび検出AIモデル

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アラヤが独自に開発したさび検出AIモデルを

お手持ちの画像を使ってお試しいただけます。

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  • お手持ちの画像を5点までお試し可能
  • 複数のモデルからお試し可能
  • 完了次第、検知結果をご報告
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