導入の背景と課題
📦
多品種ラインの印字検証
数十品種のラベルに記載された成分表示、ロット番号、バーコード、使用期限の正誤確認が必要
💰
高額なOCRシステム
大手SIの見積もりが初期約3,000万円。品種追加の都度追加開発費。コストが合わず断念
⚖️
目視検査の品質リスク
成分表示の誤りは薬機法違反に直結。目視では品質保証として不十分
システム構成
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 検査対象 | 化粧品ラベル（数十品種、成分表示・ロット番号・バーコード・使用期限） |
| 検出内容 | 印字の正誤判定、バーコード読み取り・照合、デザイン異品種検出 |
| 使用技術 | VLM（文字認識・照合・異品種判定） |
| 品種切替 | VLMが学習なしで文字の位置と意味を理解し、マスターデータと照合 |
成果
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学習データゼロで稼働
VLMが学習なしで文字の位置と意味を理解。品種ごとの学習データ収集・アノテーションが不要。
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品種切替を即時実行
マスターデータの切替だけで品種変更完了。設定変更の工数がほぼゼロ。
💰
コスト大幅削減
大手SI見積もり約3,000万円に対し、大幅にコストを抑えて導入。
ポイント：多言語対応
従来OCRは「事前定義した文字種」のみ対応。多言語ラベル（日英中韓）では文字種ごとの個別開発が必要だった。VLMは多言語を標準で読み取れるため、学習なしで多言語の文字認識が可能。
ソリューション詳細
化粧品外観検査AI｜容器キズ・ラベル印字・異品種混入を自動検出
技術解説
VLM（Vision Language Model）による外観検査の仕組み