画像解析AIの受託開発｜精度は「撮り方」で決まる

画像解析の精度は、アルゴリズムより「撮り方」で決まります

「画像解析で不良を見つけたい」というご相談で、最初に見るのはモデルではなく撮影条件です。

照明の当て方、角度、背景、レンズ、露光。ここが整っていないと、どんな手法を使っても限界が来ます。逆に照明を変えただけで解けてしまう問題は珍しくありません。傷が見えないのは検出が下手なのではなく、そもそも画像に写っていないことがあります。

画像解析を「ソフトウェアの問題」として切り出すと、この改善策が選択肢から消えます。当社は機構・回路・カメラ選定まで自社で扱うため、撮り方から設計できます。これが一般的なAI開発会社との違いです。

対応している画像解析

• 外観検査・不良検出：傷、欠け、汚れ、異物、印字のかすれ
• 異常検知：良品だけを学習し、そこから外れたものを見つける
• 物体検出・分類：何がどこに写っているかの特定
• カウント：人数、通過数、在庫数、部品数
• 動作・姿勢の判定：正しい手順で作業されているか、どう動いたか
• OCR：帳票、ラベル、メーターの読み取り
• 3D計測との併用：カメラ画像とLiDAR点群を組み合わせた形状・寸法の評価
• 空撮画像の解析：ドローンで撮影した構造物・農地の判定

クラウドに送れない現場こそ、当社の得意領域です

画像解析の相談で多いのが、「画像を外に出せない」「回線が細い」「遅延が許容できない」という条件です。

この場合はクラウドではなく端末内で処理を完結させるエッジAIにします。工場のライン、屋外の設備、移動する機材。通信を前提にできない場所では、むしろ端末内処理のほうが適しています。

当社は必要な処理性能から機器構成を逆算できます。どの計算資源を積めば何fpsで回るか、電源と発熱はどうなるか。ソフトだけを請け負う会社では、ここが「持ち込まれた機材の制約」になりますが、当社は機器側から設計できます。

高速で動くものの判定を、実運用しています

当社は競技用デバイスの開発で、素早い動作の当たり判定を実時間で行うシステムを実装しています。

• SASSEN：センサーを内蔵した競技用具と打突判定アルゴリズム。NHK WORLD-JAPAN、日本テレビ、フジテレビ、Netflixなど複数のメディアで放送されています。
• Cyber KASSEN：1試合で最大100人が同時に対戦するシステム。沖縄セルラーフェスティバルでのべ673名、SusHi Tech Tokyo 2026で約500名、学校の体育授業やクラスマッチで実運用。
• Cyber Molkky：屋外の計測システム。日照・風・地面の状態が毎回変わる中で同じ判定を返すことが設計上の難所でした。
• LiDAR点群処理：3次元の点群データから形状・寸法を評価する処理。

いずれも研究のデモではなく、不特定多数が使う場での実運用です。「条件が揃わない場所で同じ結果を返す」ことを実際にやっています。

学習データが足りない場合の進め方

「不良品の画像が集まらない」は、画像解析で最もよくある行き止まりです。不良は稀にしか出ないので当然のことです。

この場合、次のいずれかで進めます。

• 良品だけを学習して外れを見つける（異常検知）：不良のサンプルが不要
• 学習済みモデルを転用する：少量のデータで調整する
• 撮り方を変えて違いを見えやすくする：そもそもデータ量の問題ではないことがある
• 擬似的に不良を作る：実物または画像処理で不良サンプルを生成する

どれが向くかは対象によるため、少量の実データで先に見極めます。いきなり大量のデータ収集から始めると、方針が違ったときの損失が大きくなります。

精度について、先に申し上げること

当社は事前に「精度◯%」を約束していません。対象と撮影条件で変わるためです。数字を先に出す提案は、実データを見ずに言っているか、都合のよい条件での数字です。

実務で重要なのは、見逃しと誤検出のどちらを避けたいかです。

• 検査で不良を見逃したくないなら、正常品を疑う数が増え、人の確認工数が増えます
• 逆に人の確認を減らしたいなら、見逃しが増えます

この二つは同時に最良にはできません。どちらのコストが高い業務かを最初に決めることが、実際の設計です。当社はまず少量の実データで到達点を確かめ、その上でどちらに振るかをご相談します。

費用と進め方の目安

• 実現性の確認（PoC）：100万〜300万円／1〜2か月。実データで到達点を確かめ、進める価値があるかを判断します
• 本開発（ソフトウェアのみ）：300万〜800万円／3〜6か月
• 機器を含む開発：500万〜1,500万円／4〜10か月。カメラ・照明・筐体・エッジ処理機器を含む場合

いずれも対象と条件で変わります。PoCで駄目だと分かることにも価値があります。本開発に進んでから行き止まりに気づくより、はるかに損失が小さくなります。

画像解析はものづくり補助金などの対象になりやすい領域です。当社は補助金を活用した開発の実績があり、制度の選定から申請、開発、実績報告まで一貫して対応します（採択を保証するものではありません）。