AI外観検査コンサルティングサービス

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MirumeAIは、大学との連携を基盤に、スマート製造の現場で求められる
「基礎 → 応用 → 発展 → 技能 → 資格」
という体系的な教育フレームを提供しています。

この教育体系は、従来の部分的なスキル育成ではなく、
設備の操作・統合・組立調整・保守に至るまでを
自走できるエンジニア を育成するために設計されています。

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この5段階構造により、初学者から専門エンジニアまで一貫して育成できる
MirumeAI独自の成長フレームワーク を構築しています。

「撮像設計 × AIモデル × 装置設計」を6ヶ月で一貫して習得できる独自カリキュラムにより、外注依存ではなく 技術が社内に残る 開発プロセスを実現します。

本ページで紹介する
「AI外観検査エンジニア育成：6ヶ月プログラム」
は、上記教育体系の中でも Ⅰ 基礎 ＋ Ⅱ 応用 の領域を実務レベルで習得するための特別カリキュラムです。

1. 組織にノウハウが残る“育成型コンサルティング”

AI検査の外注開発ではなく、自社でAI検査装置を構築できる技術者の育成を目指します。
構造思考、撮像、AIモデル構築、装置設計まで体系的に身につきます。

2. 最新AI検査装置PDM4の知見をベースにした指導

MirumeAIが開発した汎用AI外観検査システム「PDM4」で培った

• 撮像ノウハウ
• 二段階AI推論モデル
• 装置・ライン運用の知見を総合的にフィードバックします。

3. 撮像〜メーカー見積まで“6ヶ月で完結”

最適な撮像条件の確立、AIプロトタイプ構築、正式装置設計書の作成、メーカー見積取得までを6ヶ月で完了させます。
プロジェクト終了後は自社のみで開発を進められる体制が整います。

前半3ヶ月：AI技術・構造思考の習得（全10回）

Day1〜Day3：ストーリー法による課題構造化

• 因果構造思考
• 未来推定
• 技術課題整理
• 自社ワークの課題分析

Day4〜Day6：AIプログラミング基礎

• Python基礎
• 機械学習（分類モデル）
• 深層学習（CNN）
• 生成AIの基礎と応用

Day7：行動実践法（コンピテンシー習得）

• 高度技術者に共通する行動特性
• 成功事例の因果分析
• 行動変容ワーク

Day8：最新AI検査装置「PDM4」理解演習

• 撮像構造
• 特徴空間と異常スコア
• 二段階評価の仕組み
• モデル更新フロー

Day9〜Day10：技術要素分析・開発ストーリー作成

• ワーク形状に応じた欠陥特性分析
• 撮像方式案の作成
• AIモデル案の作成
• 開発ストーリー（800〜1500字）作成・発表

後半3ヶ月：撮像設計・AIプロト・装置設計

Month 4：撮像設計フェーズ

• 欠陥ごとの光学的特徴分析
• 直射／斜光／拡散光などの比較
• 撮像治具・ステージの設計
• 撮像試験の実施
• 最適撮像条件の決定書を作成（型番レベル）

Month 5：AIプロトタイプ作成

• 反射除去・明度正規化などの前処理
• 欠陥ラベル付け・セグメンテーション
• CNNによる特徴抽出
• 正常モデル＋欠陥分類モデル構築
• 精度評価レポートの作成

Month 6：装置設計書作成・メーカー見積取得

• カメラ、レンズ、光源、PLC、HMIなどを設計
• タクト、安全、インターフェース要件を整理
• 正式装置設計書（メーカー提出用）を作成
• 3〜5社へ見積依頼
• 技術・価格・提案力を評価し推奨メーカーを選定

• 撮像試験計画書
• 最適撮像条件決定書
• AIプロトタイプ（精度レポート付き）
• 正式装置設計書（メーカー提出用）
• メーカー見積比較表
• 推奨メーカー選定レポート
• 導入ロードマップ
• AI検査装置を設計できる技術者の育成