機能性フィルム研究会
2024年度 4月例会（2024年4月18日）
於：タワーホール船堀

コンバーティング分野へのAI適用と先端技術への取り組み
XC-AC-23-0493‐01
株式会社クロスコンパス
デジタルビジネス部 プラットフォームビジネスグループ

AIビジネスコンサルタント

的場 大祐

Cross Compass Ltd. Highly CONFIDENTIAL

自己紹介

的場 大祐
（まとば だいすけ）
2023年7月1日
株式会社クロスコンパスに入社
コンバーティング製品の製造現場に新たな活力をもたらす先端AIシステム・ソリューションを提案する活動に邁進よろしくお願い申し上げます。

2009年：株式会社加工技術研究会入社
2023年：株式会社クロスコンパス入社
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発表内容
1. 会社概要と製造業へのAI適用
2. AIの基本知識
3. AI生成ツール「MANUFACIA（マニュファシア）-ADT」
4. コンバーティング分野での解析事例
5. 先端技術への挑戦

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１．会社概要と製造業へのAI適用

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会社概要
名 称： 株式会社クロスコンパス

設 立： 2015年4月 （創立2011年）

代 表： 鈴木克信

従業員 ： 35名（研究者・エンジニア 28名）
所在地 ： 東京都中央区築地2-7-3 CAMEL TSUKIJI Ⅱ 3F
主事業 ： 人工知能を中心とした製造業向けデジタル技術コンサルティングと製品開発および提供
理 念： AI Closer to You ～AIをもっと身近に～資本提携先（順不同）

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製造業向けAIシステムソリューション開発

製造業 ｘ 人工知能
Manufacturing Industry Artificial Intelligence

クロスコンパスは、世界的な労働人口の減少と、製造業における熟練者の技術・技能を継承する後継者不足という製造業の現場が抱える課題を支援するための人工知能ソリューションを提供いたします。

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研究所（クロスラボ）

研究機関
所在地：京都府京都市中京区町頭町112 菊三ビル 3F

所長：Olaf Witkowski
・東京大学、PhD
・国際人工生命学会会長
・自然言語処理、群制御
目的：最新技術による新市場の活性化や、活気と好奇心に満ちたクリエイティブな環境の創出。学術研究と産業応用の間のギャップを埋める活動の実施。

クロスコンパスの技術力・差別化を生み出す要

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クロスコンパスの3本柱
カスタムAIサービス事業• AI コンサルティング• AI 開発

カスタムAI事業は、お客様の課題を解決する為にAIまたはAI開発環境を専用で開発し提供します。
AIを用いた課題解決手法のコンサルティングから、AIをフルカスタムで開発するカスタムAIサービスやAI開発ツールを用いてセミカスタムAIを開発するサービスがあります。

セミカスタムAIサービス事業• AI 開発ツール• AI 運用関連ソフトウェア

MANUFACIA-ADT（画像特化）

セミカスタムAI事業は、自社で開発した実証済AIを搭載したAI開発ツール（MANUFACIA）を用い、お客様のデータを使ったセミカスタムAIを提供します。
またAIを運用する為の関連ソフトウェアも各種ソースコードで準備しています。

AI人材育成サービス事業• AIエンジニア教育• AI研究生教育（クロス・ラボ）

AI人材育成開発事業は、研究機関・学術機関との強力な連携関係を保有しているクロスラボにおける研究生の受入や、長年の経験とノウハウからAIエンジニアの教育、育成を行うサービスなどの各種人材育成サービスを用意しています。
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２．AIのキホン知識

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9AIって何？
「人工知能（Artificial Intelligence）」という言葉は、1956年にアメリカで開催されたダートマス会議において、著名な人工知能研究者であるジョン・マッカーシーが初めて使った言葉です。（中略）「人工知能」が、推論、認識、判断など、人間と同じ知的な処理能力を持つ機械（情報処理システム）であるという点については、大多数の研究者の意見は一致しているといってよいでしょう。しかし、「人工知能とは何か」については、専門家の間でも共有されている定義は未だにありません。なぜなら、そもそも「知性」や「知能」自体の定義がないため、「人間と同じ知的な処理能力」の解釈が、研究者によって異なるからです。
【引用】『深層学習教科書 ディープラーニングG（ジェネラリスト）検定 公式テキスト』 p.2、2020年7月15日発行（初版第9刷）
監修：一般社団法人日本ディープラーニング協会
著者：浅川伸一、江間有沙ほか

上記を踏まえ、本発表では、便宜的に、AIを「あらかじめ与えられた学習データを基準に、新しいデータに対し良否判定を行うシステム」として話を進めます。

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10従来の画像解析技術とディープラーニング
欠陥個数のカウント（許容範囲より多い！）

欠陥サイズの測定（許容サイズより大きい！）

ルールベース解析例◼ 品質管理基準や顧客との取り決めによるルール（パターン、閾値）に越えているか否かをみる→良品・不良品の区別がつきにくい場合には対応が難しい良品として許容できる画像データ

正常？異常？
・正常と覚えこませたら正常とAI判断
・異常と覚えこませたら異常とAI判断

ディープラーニング解析例
熟練者／エキスパートが判断!!
＝工場内の暗黙知の継承◼ 測定データ全点から特徴点を抽出◼ 人が見て「なんとなく違う」と思うような特徴を抽出可能。
Cross Compass Ltd. CONFIDENTIAL→「人による判断」と同様の解析が可能

11機械学習の手法①：教師あり学習※機械学習：AIのプログラムが自分で学習する仕組み

良品データ

学習済
AIモデル

学習前
AIモデル
教師あり学習学習

不良品データ良品と不良品の特長をAIに覚えこませる（良品と不良品を分けるための複雑な関数の定数を学習で決定する）
新しいデータ

良品

分類

不良品

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推論

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機械学習の手法②：教師なし学習

良品データ

学習前
AIモデル

学習済
AIモデル
教師あり学習学習注）データ前処理工程が必須

良品の特長をAIに覚えこませる（良品と不良品を分けるための複雑な関数の定数を学習で決定する）
良品

分類

新しいデータ

不良品
推論
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３．AI生成ツール「MANUFACIA-ADT」
マ ニ ュ フ ァ シ ア-ADT
ADT: Anomaly Detect Toolbox

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製造現場における検査工程の現状
従来技術１• 検査員が目視検査➔ 属人的、作業負担が大きく、人材採用困難• 検査装置を導入（非AI）➔ 過検知（良品を不良品と判断）が多く、２次目視検査負担大

従来技術２
•

一般的AIを搭載した検査装置

理想
教師あり学習

良品データ

不良品データ➔ ・ 膨大な学習データが必要（教師あり学習AIが主流、異常品データを良品データと同数必要）
・ 検査対象物に最適なAIの選択が不可能
・ AI開発／再学習は社内AIエンジニアまたは外注により開発（プログラム開発が必要）

AIモデル

現実

良品データ

教師あり学習上手く学習出来ない

不良品データ

高精度なAIモデル生成困難

最適な良品学習AI＋ノーコード（プログラミングを必要としない）AI開発
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弊社ソリューションイメージ①教師なし学習
良品データ
（少量）

短時間

②

AIモデル
（教師なし）①少量の良品データのみの学習でAIモデル生成②AIモデルの判定結果は可視化可能（ヒートマップ）。
ヒートマップで容易に良品／不良品を判別③判別され集まった良品／不良品データで教師あり学習を実施。
教師あり学習済みAIモデル生成。
④再学習を繰り返すことでAIモデルの精度向上

ノーコードの統合型AI生成環境
新しいデータ（検査対象）③

テストデータ

教師あり学習④現場でAIを再学習
AIモデル（教師あり）

良品データ

Cross Compass Ltd. CONFIDENTIAL（精度向上）

見逃しゼロ、過検知大幅削減

不良品データ16

検査対象によって最適なAIアルゴリズムを選択可能
元画像

判定結果

欠陥箇所

gridleather

tile

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東郷メディキット様事例概要①

従来検査ライン
検査１

検査２

検査３

良品

製品

良品

完成品

検査工程２で正常の製品が再検査品として判別
再検査品

再検査

目視検査
良品

・重労働
・不安定
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・後継者不足・人件費・教育費用
・増産困難

不良品

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東郷メディキット様事例概要②

AI導入後の検査ライン
検査１

検査２

検査３

製品

良品良品

完成品

検査工程２での判別精度を大幅向上
MANUFACIA-ADT

再検査品

再検査

現場スタッフがAIを作って成長させる

目視検査

人にしか出来ない業務へ

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良品

不良品

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医療機器検査ラインにAI検査ソリューション適用◼ ニュースリリース

評価着手～現場導入（稼働）：約１年

2023年版『ものづくり白書』（P163～164）
掲載！

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検査装置と組み合わせたフィルムの過検知対策
対応したい
真の欠陥はわずかなのに検査装置が欠陥候補を多数抽出。
すべてを検査員が目視で確認しなくてはいけない。

→改善の可能性提示

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教師なし学習（OK画像を学習）

教師あり学習（OK/NG画像の両方を学習）

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フィルム上の各種欠陥の検知・分類、カテゴライズ
欠点をマップ化して傾向を把握！

欠点A

欠点C

欠点B

欠点D

AI-A

欠点Aを検出するAI

AI-B

欠点Bを検出するAI

AI-C欠点Cを検出するAI

AI-D

欠点Dを検出するAI

タクトタイムに応じた検出の仕組みを検討
AI-A「欠点A」画像
抽出プール

AI-B

「欠点B」画像
抽出プール

AI-C

「欠点C」画像
抽出プール

AI-D

「欠点D」画像抽出プール

欠点画像母集団

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AI導入検討におけるポイント

1.目視で行われている作業の代替・サポート
2.既存画像検査システムでカバーすることが難しいため人間が行っている作業の代替生産性の効率化やコストはもちろん、事業継続上の課題解消にも役立つ可能性

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４．コンバーティング分野での解析事例

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シリコーンゴムローラ表面の欠陥検出
ローラを回転させながら全周を撮影

スジ状欠陥
幅方向

点状欠陥
（容易に目視できるので今回の検出の対象外）

Cross Compass Ltd. CONFIDENTIAL◇ゴムローラ異常検知ソリューション
撮像：シーシーエス様AI解析：クロスコンパス◇ゴムローラ提供：明和ゴム工業様25

学習画像作成方法
OK画像抽出元画像

NOK画像抽出
元画像を画像加工ツールにて格子状に分割

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OK画像例

NOK画像例

欠陥のないOK画像をOKと判別。
かつ、目視困難なスジ状欠陥にヒートマップが反応していることを確
認
学習画像などを工夫すればさらに高精度な欠陥検知が可能

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ラインスキャン膜厚計で取得した家庭用ラップフィルム画像に対する「教師なし」学習AIによる解析
画像提供：大塚電子様 AI解析：クロスコンパス
大塚電子様製ラインスキャン膜厚計で取得した家庭用ラップフィルムの膜厚分布画像に対し、クロスコンパスの画像特化AI生成ツール「MANUFACIA-ADT」を用いて、シワ状の膜厚不均一箇所を検知できるかを簡易検証。
「教師なし」学習AIでOK/NOKを100％判別し、かつ、シワ状の膜厚不均一箇所をヒートマップが適切に検出。
学習画像例

OK画像解析結果例

NOK画像解析結果例

ヒストグラムNOKNOK

Anomaly Score：数値が大きいほど異常度が大きい

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検証結果 ーNOK画像およびOK画像－

画像No.4 （AS：13.265617）【NOK画像のAI判定（1）】画像No.0（AS：23.693356）

画像No.23 （AS：7.709455）

Cross Compass Ltd. CONFIDENTIAL【NOK画像のAI判定（2）】画像No.18（AS：3.278156）

画像No.14（AS：2.339622）◼ 解析対象の膜厚不均一部をAIは確実に捉えていると考えられる◼ No14，18のような、一見良品に見える画像もNOKとして判別◼ 画像に薄くしか反映されていないシワ状の異常箇所も捉えている

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【OK画像のAI判定】
画像NO.26（AS：0.925347）

画像NO.27（AS：1.676970）

画像NO.29（AS：0.567778）

画像NO.30（AS：0.482478）

画像NO.28（AS：1.369858）

わずかな異常の兆候は捉えているが過検知することなくOK品として判別

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山口東京理科大学 中道 友 助教の「フィルム巻き取りロールの非破壊イメージング検査」へのAI解析適用

解析：㈱クロスコンパス
光干渉断層法により計測したフィルムロール断層画像に対して良品学習
AI解析を行った結果、高精度な欠陥検知が可能であることを確認した。
さらに、欠陥種類を分類できる可能性も確認できた。
検査システムイメージ（中道様提供）良品学習AI
異常個所を検知出来た画像

OKとして学習させた画像

学習時のOK画像として無かった/少なかった画像をAIがNOKとして判断（過検知：OKをNOKと判断）

AI生成から解析迄の所要時間：2～３時間

検査対象
厚さ125μmのPETフィルムを、Φ31mmの紙芯に巻いた6回巻いた6層ロールを光干渉断層法で撮影した画像。
解析内容
提供画像はOK画像200枚、NOK（NG）の「air gap」「scratch」「wrinkle」それぞれ200枚ずつ。このうちOK画像176枚を学習（教師なし学習）させたAIを生成し、OK画像24枚、NOK画像24枚（3種の欠陥を8枚ずつ）を使用して、OK/NOK判別および、ヒートマップが解析対象部を適切に示すかの検証を行った。
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画像数

ヒストグラム

AIがNOK品の欠陥種をクラスタリングしている傾向を確認

アノマリースコア（AS）※例として代表的な欠陥種の写真とAI判定結果を掲載

air gap1 (66)（AS：5.948785）
wrinkle1 (99)（AS：34.066452）

scratch1 (33)（AS：84.150223）

wrinkle2 (33)（AS：15.512713）
air gap2 (99)（AS：15.548499）

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将来目標：Roll to Roll生産における品質安定化へ

当面の目標

搬送・加工工程
ラインカメラ蛇行、トラフ、異物

画像データ

異常検知AI

巻取工程
耳端制御装置：位置ずれ、蛇行（超音波センサー等）

張力制御装置・テンションセンサーデータ、 モータートルクデータ
・速度制御や間隔制御（テンション制御）

正常／異常判別

将来目標
条件最適化AI（予測⇔最適化）
蛇行やしわを生成しない最適な制御パラメータをリアルタイムに抽出

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５．先端技術への挑戦

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顧客専用GPT（生成AI）の提供
顧客の工場における検査画像データや、MANUFACIA-ADTからの出力情報をベクトル化（数値情報への変換）し、LLM（GPTなど）に学習させることで、検査スタッフの質問に対し顧客企業の製造状況に即した適切にフィードバックを出力する生成AIを構築できます。具体的には、画像の種別（OK/NOK）、異常箇所の場所・サイズなどの情報を想定。
顧客独自の情報✓ 検査画像データ✓ MANUFACIA-ADTからの出力情報（ヒートマップやアノマリースコアなど）✓ 検査に関するテキストデータなど

Prompt（プロンプト）
検査画像に関する質問（テキスト）を入力

検査スタッフCross Compass Ltd. CONFIDENTIAL

Embedding（エンベディング）
多様なデータをベクトル変換→データベース化

学習

LLM（GPTなど）①質問の埋め込みベクトルを計算②質問のベクトルに最も近い情報を計算・検索③該当情報を言語モデルに送信④言語モデルをベースにフィードバック出力
出力種別、異常箇所の場所・サイズなどの画像に対する情報

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生成AIによるフィードバックイメージ
製造現場での使い勝手が良い適切なフィードバック

木質材料の表面の品質に関する質問（プロンプト）
入力

LLM（GPTなど）（大量の事前学習データと顧客独自の情報）
出力【想定メリット】
社内において表面欠陥に対する「原因と対策」が確立され、それを学習させていれば、例えば画像7に対し「原因は〇〇で△△の調整で改善例あり」といったフィードバックが得られます。これにより、従来、オペレーターの技量に依存していた欠陥改善がより効率化・簡便化する可能性があります。
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AI Closer to You

東京

京都〒104-0045
東京都中央区築地2-7-3〒604-8206

CAMEL TSUKIJI Ⅱ 3F
Tel: +81 (0)3-6380-9729

京都府京都市中京区町頭町
112 菊三ビル3F-302
Tel: +81 (0)3-6380-9729

cross-compass.com
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以Cross Compass Ltd. CONFIDENTIAL

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