製造業ではいま、目視検査から画像検査へのシフトが急速に進んでいます。 しかし従来の画像検査AI開発では、「不良画像が集まらない」、すなわち教師データが不足することが最大の壁でした。 そのため、すでにAI導入を始めた企業でも精度向上に課題を抱え、これから導入を検討する企業でも着手をためらうケースが少なくありません。 こうした状況のなか、画像検査AIに先進的に取り組む住友電工は、生成AIを用いたデータ拡張により、わずか10枚の不良画像から開発を実用化。 さらに独自の「弱点トレーニング・フィードバックループ」によって精度を飛躍的に向上させています。 本ウェビナーでは、検査AI導入前の企業にも、すでに取り組まれている企業にも役立つ、検査AI開発の“新常識”となる生成AI活用の最前線を、住友電工の研究開発・DXメンバーが直接解説し、具体的な検証プロセスやデータとともにご紹介します。