こんな人におすすめ：
- 製造業の品質管理担当者やエンジニア
- AIを活用した外観検査の導入を検討している技術者
- 検査用AIモデルの精度向上に課題を感じている研究者
プロンプト例：
「検査自動化に向けて、画像合成やデータ拡張を活用した学習データ生成の方法と効果について説明してください。また、転移学習の利用やAIでの自動生成による効率化事例も教えてください。」
プロンプト例の出力結果：
検査自動化における学習データ生成は、AIモデルの高精度化に不可欠です。主な手法には以下があります。
- 画像合成技術：光学シミュレーション（3D-CG）、画像加工、生成AIを用いて合成データを生成し、実際の検査画像が不足する場合にも多様な学習データを確保できます。IHIの研究では合成データだけで良品・不良品の識別モデルを構築し、高い分類精度を実現しています（TPR89.6％、FPR12.2％）[1]。
- データ拡張：既存の正常・異常画像から加工・変形・ノイズ付加などの手法で新規データを増やし、AIの汎用性を高めます。これにより、データ不足でもモデル精度を底上げ可能です[3]。
- 転移学習：従来の大規模な関連分野のモデルを基に学習を行い、少ない検査データからでも精度の良い判定モデルを作成できます。これにより学習コスト削減と速やかなモデル構築が可能です[3]。
- AIによる自動生成：Roxy AIなどのソフトウェアは、異物・キズといった不良の特徴をAIが自動で再現し、必要に応じてピンポイントで学習データを生成します。これにより不良サンプル収集の負担を軽減し、効率的なAIモデルの訓練が可能です[4]。
これらの技術を組み合わせることで、不足しがちな検査画像を補いながら、高精度な外観検査AIモデルの実装と運用が可能となります。また、学習データの質を保つために、データのクレンジングや正確なラベル付けも重要です[2][5]。これにより実際の製造ラインにAI検査を効果的に導入できるでしょう。
