コムシス情報システムのAIJO Check AItem（AIによる製品外観検査） AIJO Check AItem
コムシス情報システムが製造業向けに提供する外観検査のAI。検査する製品の画像を学習させ、良品と不良品を自動で分けるAIモデルを作る。不良品の見本が集まりにくい場合は、良品の画像だけで異常を検知する方式もとれる。費用は公表されておらず、概念検証 (PoC) の結果を見て決める。
詳細解説
- 対象
- 製造業の製品の外観検査。人手不足、検査員による品質のばらつき、見逃しによる不良品の発生を課題に挙げる solution.comjo-aijo.com
- 実績
- 布や梱包材、金属部品などの製品で実績がある (会社発表) solution.comjo-aijo.com
- 導入の進め方
- ヒアリング、安価な簡易検証、本格検証、結果報告を経て、AIを組み込んだシステムを開発・導入する solution.comjo-aijo.com
- 展示の案内
- コムシス情報システムは、第10回AI・人工知能EXPO (2026年4月15〜17日) に製造業向けの外観検査を出展すると3月に案内した comjo.co.jp
🏭 製造工場
この製品を作る工場と、それぞれの役割。会社の発表・有価証券報告書・官公庁の資料で確かめた拠点だけを載せた。
| 工場 | 所在地 | 役割 | 備考 | 出所 |
|---|---|---|---|---|
| ソフトウエアのため製造工場はない | 公表されていない | コムシス情報システムがAIモデルを作り、システムに組み込む | solution.comjo-aijo.com |
⚙️ 技術・仕組み
どう動くか。方式・構造・制御・材料を、会社の技術資料と特許・論文で確かめた範囲で書いた。
- 良品・不良品の分類
- 製品の画像をAIに学習させ、良品と不良品を自動で分類する。異常の箇所を特定することもできる solution.comjo-aijo.com
- 良品だけの学習
- 撮影環境を整えれば、良品の画像だけで異常を検知できる solution.comjo-aijo.com
- 異常度の数値化
- 異常の度合いを数値で示し、検査員ごとの判断の差を減らせるとする solution.comjo-aijo.com
- 撮影
- 専用の検査機や高価なカメラを使わずに検出できるとし、対象に合わせた撮影方法と機材も一緒に検討する solution.comjo-aijo.com
主要諸元
| 項目 | 値 | 出所 |
|---|---|---|
| 提供形態 | 顧客ごとにAIモデルを作る個別開発 | solution.comjo-aijo.com |
| 検査速度・精度 | 数値は公表されていない | solution.comjo-aijo.com |
🔩 各部品と部品メーカー
部品は諸元表と発表で存在を確かめたものを並べ、メーカーは会社か部品メーカーの発表、有価証券報告書、分解調査の報道で供給元を確かめられたときだけ社名を書いた。確かめられない部品は「公表されていない」。載っていない会社は「関与していない」ではなく「公表資料で確かめられていない」。確度 A は会社の一次資料、B は報道。
| 部品 | 品名・型式 | メーカー | 銘柄 | 国・製造拠点 | 根拠 |
|---|---|---|---|---|---|
| カメラ・照明 | 対象に合わせて選ぶ | 公表されていない | — | 公表されていない |
製品ページに機材のメーカーの記載がない A |
| 推論用のサーバー | 公表されていない | 公表されていない | — | 公表されていない |
同上 A |
🔗 部品製造サプライチェーン
材料から部品・組み立て・販売までを、上流から下流の順に並べた。
- 1AIの開発コムシス情報システムの営業担当とAI技術者が課題を聞き取り、AIを開発する企業: コムシス情報システム
- 2導入先導入した会社の名前は公表されていない。PoCのページはAIシステムの導入例として静岡製機を挙げるが、製品名は示していない企業: 公表されていない
🏗️ 製造ライン
工場の中でこの製品がどう作られるか。工程の順に、ラインの構成・設備・自動化・検査・生産能力を、会社の発表と工場見学の記録で確かめた範囲で書いた。
- 1簡易検証・本格検証・システム開発AIの判断精度を本格検証で報告し、システム化を提案して導入まで行う設備・企業: コムシス情報システム
💴 販売価格
| 型番・グレード | 税込価格 (円) | 時点 | 出所 |
|---|---|---|---|
| AIJO Check AItem | 公表していない。概念検証 (PoC) のサービスで要望を聞いて決める | 2026-11-06 | solution.comjo-aijo.com |
🛒 購入方法
| 経路 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| 概念検証 (PoC) のサービス | まず簡易検証を安価に行い、見込みがあれば本格検証と開発に進む | solution.comjo-aijo.com |
🛠️ アフターサービス・保守サービス
| 項目 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| 保守 | 導入後の保守とAIの再学習の扱いは公表されていない | solution.comjo-aijo.com |
🌏 海外輸出
| 仕向け地 | 内容 | 出所 |
|---|---|---|
| 日本国内 | 海外での提供は公表されていない | solution.comjo-aijo.com |
📈 販売の実績
| 期間 | 指標 | 値 | 単位 | 備考 | 出所 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026年11月時点 | 導入件数 | 公表されていない | solution.comjo-aijo.com |
💰 金額
| 項目 | 値 | 備考 | 出所 |
|---|---|---|---|
| 売上高 | 公表されていない | ssl4.eir-parts.net |
解析 — 部品・製造・販売の特徴
AIJO Check AItemは、決まった製品を売るのではなく、顧客の製品ごとに外観検査のAIを作る受託型のサービスだ。入口は安価な簡易検証で、AIで解決できる見込みがあれば本格検証、システム開発へと進む。コムシス情報システムは、専用の検査機や高価なカメラを使わずに検出できるとし、撮影方法と機材の選定も手伝う。布や梱包材、金属部品で実績があるという。異常の度合いを数値で示し、検査員ごとの判断の差を減らせるとする。2026年4月の第10回AI・人工知能EXPOへの出展も3月に案内した。コムシス情報システムは、不良品の見本が集まりにくい場合でも、良品の画像だけで異常を検知する方式を選べる点を利点に挙げる。
公表されていないこと
- 導入した会社と件数
- 検査の精度と処理速度
- 費用の目安
出所
- AIJO Check AItem 製品ページ (2026-11-06)
- AIJO PoCサービス (2026-11-06)
- 第10回AI・人工知能EXPO 出展のご案内 (2026-03-05)
出所との照合日: 2026年11月6日。数字は出所の書類のまま。株価・時価総額は扱わない。
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