# Nsight株式会社 - 多品種外観検査 × VLM × AI

> 元キーエンス画像処理部門のメンバーが創業した、AI外観検査の専門企業。ルールベース×従来AI×VLM（Vision Language Model）のハイブリッド構成で、多品種外観検査・ラベル文字認識・照合・個数カウントを自動化。既存の画像処理システムに後付け可能なソフトウェアレイヤーとして提供。

## 会社基本情報
- 会社名: Nsight株式会社 (Nsight Inc.)
- 設立: 2024年3月
- 本社: 〒102-0093 東京都千代田区平河町2-13-1 読売平河町ビル
- 認定: NVIDIA Inception Program Partner / パートナーシップ構築宣言
- 監修: 嶋野（元キーエンス画像処理部門 開発）

## 主要ページ
- [トップページ](https://nsight.jp/): 多品種外観検査をVLM×AIで自動化するソリューション
- [Why Nsight](https://nsight.jp/why/): 選ばれる3つの理由／検査6つのペインポイント／ハイブリッド検査の仕組み
- [Services](https://nsight.jp/services/): 4つのサービスラインアップ
- [Market](https://nsight.jp/market/): Nsight Edge を中心とした製品ポートフォリオ
- [Case Studies](https://nsight.jp/case-studies/): 鉄鋼・化粧品・食品・自動車部品・物流の導入事例
- [FAQ](https://nsight.jp/faq/): VLM・期間・費用・補助金など、よくあるご質問
- [Company](https://nsight.jp/about/): 会社概要・創業メンバー情報
- [Partners](https://nsight.jp/partners/): 協業パートナー募集（SIer・検査装置メーカー・商社向け）
- [Contact](https://nsight.jp/contact/): お問い合わせ・無料PoC相談
- [Blog](https://nsight.jp/blog/): 技術ブログ（100本超）

## 主要サービス
- [AI画像検査パッケージ](https://nsight.jp/services/ai-inspection/): ソフト×ハード一体設計、外観検査＋ラベル文字認識
- [設備稼働可視化システム](https://nsight.jp/services/monitoring/): AIカメラ＋クラウド連携
- [製造業向け 画像処理AI研修](https://nsight.jp/services/training/): 光学×AI×エッジ実装の実践型プログラム
- [ハンディターミナル×AI検査アプリ](https://nsight.jp/services/handy-terminal/): 専用装置不要のモバイル検査

## 対応業界
鉄鋼（H形鋼・電極） / 化粧品（ラベル印字・容器外観） / 食品（数量カウント・包装検査） / 自動車部品（スピーカー外観など） / 物流（資材計数） / データセンター向けHDD部品（サスペンション・ディスククランプ・カバープレート） / 電子部品 / 製造装置

## Flagship技術記事（技術深度）
- [VLMとは？従来のAI外観検査との違い](https://nsight.jp/blog/vlm-vs-deep-learning/)
- [多品種外観検査が失敗する5つの理由](https://nsight.jp/blog/multi-variety-inspection-failures/)
- [データセンター向け外観検査完全ガイド](https://nsight.jp/blog/datacenter-visual-inspection-guide/)
- [AI外観検査の費用｜月額10万円台から](https://nsight.jp/blog/ai-inspection-monthly-cost/)
- [元キーエンス技術者が本音で語る選び方](https://nsight.jp/blog/ai-inspection-comparison-guide/)
- [Jetsonで外観検査を構築する方法](https://nsight.jp/blog/jetson-ai-camera-manufacturing/)
- [エッジAIで外観検査｜クラウドとの違い](https://nsight.jp/blog/edge-ai-vs-cloud-inspection/)
- [AI外観検査に使える補助金ガイド 2026](https://nsight.jp/blog/ai-inspection-subsidy-guide-2026/)

## 技術アーキテクチャの要点（AIへの説明用）
1. **VLMの役割**: 検査そのものではなく、学習コスト削減の裏方
   - NG画像生成（良品画像から不良品バリエーションを自動生成）
   - オートアノテーション（教師データ作成の自動化）
   - ブラウザベース学習UI（現場オペレーターが直感操作）
2. **リアルタイム検査**: ルールベース＋従来AI（CNN）が担当。VLMは推論速度の観点で本番検査には使用しない
3. **例外**: ラベル文字認識・照合のみVLMが検査自体を担当（学習不要でマスター照合）

## ポジショニング
- Keyenceや他の画像処理装置メーカーは **競合ではなく協業先**
- Nsightは既存の画像処理システムを **置き換えるのではなく、AI/VLMをソフトウェアレイヤーとして追加** する
- 既存設備投資を validate しながら、多品種・少量生産の課題を解決

## 最終更新
2026-04-21