「新品種の追加に毎回ベンダーを呼ばなければならない」問題を解決するUIの設計思想。
多品種外観検査で最もストレスが溜まるのは、新品種が追加されるたびにベンダーに連絡し、数週間〜数ヶ月待たなければならないことです。
従来方式での品種追加リードタイム：
ベンダーに連絡 → 見積り（1週間） → データ収集（2〜4週間） → モデル構築（1〜2週間） → 現場検証（1週間）
合計：5〜8週間。費用：30〜100万円/品種。
Nsightのブラウザベース学習UIでの品種追加：
良品撮影（10分） → VLM NG画像生成（5分） → レビュー（15分） → 検査レシピ設定（10分）
合計：40分。費用：0円。ベンダー呼び出し不要。
UIの操作者は、製造現場のオペレーターや品質管理担当者です。Pythonやコマンドラインの知識は一切不要。全ての操作がブラウザ上のGUIで完結します。
品種追加は5ステップのウィザード形式で進みます。
検査レシピはバージョン管理されており、いつでも前のバージョンに戻せます。また、「テストモード」で検査レシピの動作を確認してから本番適用できるため、誤設定による不良流出リスクを排除しています。
学習UIのデモを見たい方
無料デモを依頼する →導入後6ヶ月で、現場のオペレーター3名がブラウザUIを使いこなし、合計35品種を自分たちで追加。
ベンダー（Nsight）への問い合わせ：初月15件 → 6ヶ月目は月1件以下。
品種追加の平均所要時間：初回60分 → 慣れた後は30分以下。
「ベンダーに依存しない運用」が6ヶ月で実現。
キーエンスのCV-XシリーズやXG-Xシリーズは高性能ですが、品種追加時はパラメータ設定の専門知識が必要です。Nsightのブラウザベース学習UIは「品質管理担当者が操作する」ことを前提に設計されており、画像処理の知識がなくても品種追加できます。
| 項目 | キーエンスCV-X/XG-X | Nsightブラウザ学習UI |
|---|---|---|
| 操作者 | 画像処理の専門知識が必要 | ITスキル不要 |
| 品種追加時間 | 数時間〜数日 | 30〜60分 |
| 学習データ | 手動で収集・設定 | VLM自動生成 |
| リモート対応 | 現地での設定が基本 | ブラウザからリモート操作可能 |
ブラウザベース学習UIは、多品種外観検査のROIを最大化する「運用コストゼロ」の仕組みです。品種追加のたびにベンダーを呼ぶ必要がなくなり、現場の自律性が飛躍的に向上します。
学習UIのデモ、まずは無料相談
無料相談する →Webブラウザから操作する品種追加・検査設定ツールです。ITスキル不要で、現場のオペレーターが自分で新品種を登録できます。良品撮影→VLM NG画像生成→レビュー→レシピ保存の4ステップで30〜60分で完了します。
不要です。画像処理やプログラミングの知識は一切不要。5ステップのウィザード形式で、誰でも操作できるよう設計されています。化粧品OEMの事例では、現場のオペレーターが6ヶ月で35品種を自力で追加しました。
はい。ブラウザベースのため、同一ネットワーク内であればPCやタブレットからリモートで操作可能です。NsightによるリモートサポートもVPN経由で対応しています。
キーエンスCV-X/XG-Xは高性能ですが品種追加に画像処理の専門知識が必要。Nsightは品質管理担当者が操作することを前提に設計されており、VLM自動生成で学習データの手動収集も不要です。