データグリッド、製造業向け不良品画像生成ソフトウェア『Anomaly Generator』が大手製造業企業を中心に30社以上に導入
配信日時: 2024-11-26 13:30:00
独自の品種間移植技術により、多様な製品不良品画像に対応可能に
生成AIを活用して産業DXに挑む株式会社データグリッド(本社:京都市左京区、代表取締役CEO:岡田 侑貴、以下「当社」)、製造業向け不良品画像生成ソフトウェア『Anomaly Generator』が、住友電気工業株式会社、TOPPAN株式会社、株式会社豊田自動織機などの大手製造業企業を始め、累計30社以上に導入されましたことをお知らせいたします。
■ Anomaly Generator 導入企業
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/34722/55/34722-55-d52cce3732e7a727eed6f384e0f21dbd-2070x228.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
※ロゴの掲載許可を頂いた企業のみ掲載
■『Anomaly Generator』について
Anomaly Generatorは、特許取得済み技術をベースに、製造業に特化した生成AIを活用し、少数の不良品画像(NG画像)から多様なNG画像を網羅的に生成できるソフトウェアです。このソフトウェアによって、製造業を中心に外観検査システムを構築する上でのNG画像不足の課題を解決します。
Anomaly GeneratorサービスサイトURL: https://anomaly-generator.site/
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/34722/55/34722-55-973d7f1f940537d199da3860e1a5b773-2064x701.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
■ 多様な製品に対応可能な独自の品種間移植技術を実現
データグリッドは、自社で開発の生成AIアーキテクチャ「Harmonizing Attention」を活用し、Anomaly GeneratorでのNG画像生成に応用しています。「Harmonizing Attention」は、コンピュータビジョンの国際会議WACV2025に採択された技術であり、テクスチャと幾何学的特徴を独立して抽出・生成することを可能にします。この技術により、例えば木材の穴を金属ギアの表面に再現したり、タイルのヒビを繊維に移植したりといった品種間での高度な特徴転写が実現できるようになりました。
この独自の品種間移植技術は、外観検査AI構築におけるNG画像の教師データ不足の課題を解決するために、特定の製品で発生する不良を別の製品にも生成したいというお客様のニーズに応えるための重要なソリューションとなっています。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/34722/55/34722-55-7e744aa7fe62423487349d573f8cae6c-2046x968.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
■ データグリッドについて
データグリッドは、京都大学発AIベンチャーとして2017年の創業以来、一貫して生成AI技術をコアにした事業を展開しています。製造業を中心とする産業分野での生成AIのソフトウェアを提供し、データに関わる課題を解決することで、企業のDXを推進しています。
コーポレートサイト:https://datagrid.co.jp/
■ 本件に関するお問い合わせ先
株式会社データグリッド
TEL:075-286-4470
E-mail:info@datagrid.co.jp
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