経歴
キーエンス画像処理部門にて、開発エンジニアとして従事。産業用画像処理装置の設計・開発の現場経験をもとに、Nsightに技術顧問として参画しています。
現役時代に携わった領域は、照明・カメラ・レンズの光学設計から、ルールベース処理・深層学習の組み合わせ、各種産業用センサとの連携まで、外観検査システムの上流から下流まで幅広く及びます。
監修範囲
Nsightが公開する技術ブログ・ソリューションページ・事例紹介の記事について、以下の観点で監修しています。
- 技術的な正確性（手法・用語・数値の妥当性）
- 現場適用性（机上論ではなく工場現場で動く設計か）
- 他社手法との比較の公平性
- 推定値・未検証情報の明示
- 光学設計・撮像条件の具体性
得意領域
光学設計
照明・カメラ・レンズの最適化。反射・影・コントラストを制御する設計。
ルールベース画像処理
パターンマッチング、エッジ検出、寸法測定の実装とチューニング。
深層学習
CNN系の異常検出、多品種対応の学習設計、軽量化手法。
VLM応用
Vision-Language Modelを現場実装に落とし込む知見。OCR・外観検査。
エッジAI実装
NVIDIA Jetsonを中心としたエッジデバイスへのモデルデプロイ。
現場運用設計
PoCから本番運用への移行、保守体制、エスカレーション設計。
監修記事の一例
- OCRの限界を超える｜VLAが実現する「文脈で読む」物流自動認識
- 段ボール高さ違いのOCR自動化｜液体レンズ×ラインカメラ
- ラベルフォント違いをAIで読む｜VLM OCRがマスター登録不要で対応する仕組み
- VLM × エッジOCR｜NVIDIA JetsonでVLMを動かす物流現場実装
- ラベル文字認識をAIで自動化する方法
- Jetson AGX OrinでAI外観検査を動かす
- 全ブログ記事一覧 →
監修方針
技術記事では、以下の基準で内容を確認しています。
- 出典のない断定を避ける：精度の数値、市場規模、法規制内容などは、公的出典または実測に基づかない場合は「推論」「要検証」と明示
- 図示・例示を重視：抽象論だけでなく、現場で使える具体例・図解・失敗パターンを含める
- 他社製品の公平な言及：比較は公開情報のみに基づき、誇張・貶めを避ける
- 専門用語の平易化：現場担当者が読める日本語に調整