PoCの目的を明確にする
AI外観検査のPoCで最も重要なのは、「何を検証するか」を事前に明確にすることです。「AIで検査できるか試してみよう」という曖昧な目的だと、成功/失敗の判断基準がなく、PoCが終わっても次のステップが決まりません。
成功率を上げる5つのポイント
1️⃣
KPIを事前に決める
検出率、誤検知率、タクトタイム、品種切替時間など、数値で評価できるKPIを設定。
2️⃣
本番環境でPoCする
ラボではなく実際のラインでPoC。照明・搬送速度・位置決め精度を本番同等にする。
3️⃣
複数品種で検証する
1品種だけで「成功」と判断しない。本番で流す品種のうち最低3品種以上で検証。
4️⃣
不良品サンプルを用意する
可能な限り実際の不良品サンプルを用意。なければ人工的に作成した模擬不良で代替。
5️⃣
本番移行の条件を事前に決める
「検出率95%以上かつ誤検知率3%以下なら本番導入」のように、Go/No-Goの判断基準を事前合意。
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Nsightはサンプル検証（3〜5営業日）→PoC（最短2週間）の2段階で進めます。KPI設定から結果レポートまで伴走。
ソリューション
多品種外観検査AI｜VLMで学習コストを削減
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