外観検査AIの導入が進まない背景には、AIなら100%の精度が出せるという考えが根強くあります。 特に導入時には過剰な精度を追求し、多くの企業はデータ収集や閾値の設定の繰り返しで大量のコストと時間を浪費しています。 本セッションでは、良品学習と二つの閾値を活用し、微妙な判定領域を“人の目視”に委ね、さらにロボットを活用するという新しいアプローチをご紹介します。 完全自動化ではなく、人とAIが協働することで、導入ハードルを下げ、現場にフィットする“ちょうどいい自動化”を実現する方法を、実例とともに解説します。