画像解析AI【TDSE Eye】活用セミナー～目視による外観検査をAIで効率化！～

プログラミング不要でAIモデル構築！異常個所を視覚的に確認することが可能

AIの活用には専門的な知識とツールが不可欠で、AIやITに詳しい人材を 確保した一部の企業での活用に留まっているのが実情です。 当社では『TDSE Eye』として画像認識AIのモデリングプラットフォームを 構築し、実ビジネスで必要となる様々なプロダクトの提供開始いたしました。 プログラミング不要（Webインターフェース）でAIモデルを構築し、 設備の保守業務、製品の品質確認など、目視作業による外観検査を AIにより効率化します。 【TDSE Eyeの特長】 ■プログラミング不要（Webインターフェース）でAIモデル構築 ■常に先端の有益な画像AI技術をクラウド環境で提供 　・異常検知AIは正常画像のみで構築 　・異常個所を視覚的に確認することが可能 ■ポータブルAIサーバーでPC等のエッジデバイスで異常度算出が可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• 測定・検査

ヒトの点検が必要な製品だけ選定して省人化！全点検数の十数％の点検のみでOK！

ヒトの目視による生産ラインの不良製品点検は作業量が多く、検査品質に ムラが発生します。 そこで、先ずはAIで不良の可能性が高い製品を選定。その選定した製品のみを ヒトが目視で追点検することで、品質一定かつ省人化します。 当社の異常検知サービス『TDSE Eye』は、先端のアルゴリズムが実装されており、 設備の保守業務、製品の品質確認など目視作業による外観検査を効率化します。 【事例概要】 ■課題 ・時間と人的コストがかかる ・作業が属人的で検査の品質にムラが発生する ■効果 ・AI点検でヒトの点検が必要な製品だけ選定して省人化 ・AIで点検品質を一定 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• 測定・検査

ドローンで撮影した画像を用いてAIでひび等を自動検知！作業を安全かつ効率化します

ヒトの目視によるトンネルや橋梁のコンクリート劣化（ひび等）の 定期検査作業は、非常に時間がかかり、時には危険を伴います。 そこでドローンで撮影した画像を用いてAIでひび等を自動検知して、 定期検査作業を安全かつ効率化。 当社の異常検知サービス『TDSE Eye』は、クラウド環境で複雑なモデルも 短時間で構築し、専門的な知識なしで導入・運用が可能です。 【事例概要】 ■課題 ・時間と人的コストがかかる、作業が属人的で技術継承が難しい、 　劣化箇所が落下する危険あり ■効果 ・AIで点検作業を自動化・省人化、AIで点検品質を一定、 　ドローン撮影で安全 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• 測定・検査

作業の効率化・コスト削減が可能！目視による点検・検査をAIが代わりに検知

「ベテラン作業員が頼り、点検・検査が属人化」「目視点検・検査は 時間と人的コストが掛かる」「専門家知識が無くAIを導入できない」などの お悩みを『TDSE Eye』がすべて解決します。 これまで人間に頼っていた目視による点検・検査をAIが代わりに検知。 作業の効率化・コスト削減が可能になります。 専門的な知識なしで導入・運用ができ、低コストかつ短期間で構築します。 【TDSE Eyeの特長】 ■先端のアルゴリズムを実装 ■設備の保守業務、製品の品質確認など目視作業による外観検査を効率化 ■AIモデルをクラウド上で構築することで、常に高性能なものが利用可能 ■WEBインターフェースによる簡単操作でAIを構築できる ■AIの推論をエッジにてオフライン実行 ■画像AI分野での豊富な実績 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• 測定・検査

常に先端の有益な画像AI技術をクラウド環境で提供！特長をまるっと理解できる紹介動画あり！

『TDSE Eye』は、設備の保守業務、製品の品質確認など、目視作業による 外観検査をAIにより効率化する異常検知サービスです。 識別対象画像のどの部分が異常なのかが数値化され、ヒートマップとして 可視化が可能。 また、クラウドで構築したAIモデルをネットワークから切り離された PCなどのエッジデバイスで実行することも可能です。 【特長】 ■プログラミング不要（Webインターフェース）でAIモデル構築 ■常に先端の有益な画像AI技術をクラウド環境で提供 　・異常検知AIは正常画像のみで構築 　・異常個所を視覚的に確認することが可能 ■ネットワークから切り離されたPC等のエッジデバイスでAIモデルの利用も可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• 測定・検査

カーペット・革製品・ボトルなど！珍しい見た目を持つ任意の異常（未知の異物等）を検知

外観検査システム『TDSE Eye』は、様々なテクスチャや物体における異常を判定します。 欠け・ひび・ほつれ・破れ・割れなどの異常を検知すると、モデル作成に 使用した正常画像と異なるような見た目の画像の異常度が高くなります。 珍しい見た目を持つ任意の異常（未知の異物等）も検知できる可能性があります。 また、当製品は専門的な知識なしで導入・運用が可能。クラウド環境で 複雑なモデルも短期間で構築します。 【異常検知例（一部）】 ＜テクスチャ系＞ ■カーペット ■グリッド ■レザー・革製品 ■タイル ■木材 など ＜物体系＞ ■ボトル ■ケーブル ■カプセル ■食品 ■木材 ■錠剤 ■ねじ ■はぶらし ■電子部品 ■ジッパー など ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• 測定・検査

少量の正常画像のみ使用してAIを訓練！専門的な知識なしで導入・運用が可能

『TDSE Eye』は、先端のアルゴリズムが実装されており、設備の保守業務、 製品の品質確認など目視作業による外観検査を効率化します。 正常画像と異常画像でAIを構築する場合、多種多様な異常状態が出現するため 画像集めが長期化し、導入・運用開始まで多くの時間が掛かります。 当製品は、少量の正常画像のみ使用してAIを訓練するため短期間・低コストで AI構築が可能。異常画像を用意する必要がないため、画像収集が簡単です。 ※正常な状態にバリエーションがある場合は、すべてのバリエーションを 正常として訓練する必要があります。 【特長】 ■正常画像のみでAIを構築 ■先端のアルゴリズムを実装 ■常に高性能な異常探知AI ■専門的な知識なしで導入・運用が可能 ■AIの推論をエッジにてオフライン実行 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• 測定・検査

360度カメラと組み合わせることで製品内部の検査を効率化！品質確認など、目視作業による外観検査のコストを削減

目視検査では、鉄管の構造から検査作業の自動化が難しく、時間と 人的コストがかかります。 異常検知サービス『TDSE Eye』を360度カメラと組み合わせることで、撮影された 画像からも内面の傷などの異常を検知し、目視点検が必要な個所を洗い出します。 すべてを目視で確認する必要がなくなるため、人的・時間的コストの削減を実現します。 また、当製品はWEBインターフェースによる簡単操作でAIを構築でき、 専門的な知識なしで導入・運用が可能です。 【概要】 ■BEFORE ・鉄管の構造から検査作業の自動化が難しい ・時間と人的コストがかかる ■After ・360度カメラで内面を効率的に撮影 ・カメラ撮影画像をTDSE Eyeで検査することで人的・時間的コストを削減 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• 測定・検査

全点検数の十数％の点検のみでOK！専門的な知識なしで導入・運用が可能

ヒトの目視点検では、全点検を行う必要があるため、時間と人的コストが かかり、作業が属人的で検査の品質にムラが発生します。 異常検知サービス『TDSE Eye』を活用することで、AI点検でヒトの 点検が必要な製品だけ選定するため、省人化。点検品質を一定に することができます。 また、当製品はクラウド環境で複雑なモデルも短時間で構築でき、 AIの推論をエッジにてオフライン実行することができます。 【概要】 ■BEFORE ・時間と人的コストがかかる ・作業が属人的で検査の品質にムラが発生する ■After ・AI点検でヒトの点検が必要な製品だけ選定して省人化 ・AIで点検品質を一定 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• 測定・検査

ドローン画像とTDSE Eyeで、安心・安全な点検業務を行えます！

トンネルなどの壁面のヒトによる目視点検では、作業が属人的で技術継承が 難しかったり、劣化箇所が落下する危険があります。 異常検知サービス『TDSE Eye』を活用し、ドローン画像とAI点検を行うと 点検品質を一定にし、作業を自動化・省人化することが可能。 当製品は、WEBインターフェースによる簡単操作でAIを構築できるほか、 専門的な知識なしで導入・運用が行えます。 【概要】 ■BEFORE ・時間と人的コストがかかる、作業が属人的で技術継承が難しい、 　劣化箇所が落下する危険あり ■After ・AIで点検作業を自動化・省人化、AIで点検品質を一定、 　ドローン撮影で安全 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• 測定・検査

クラウド環境で複雑なモデルも短時間で構築！AIを個別のアプリから利用することも容易

異常検知サービス『TDSE Eye』は、AIモデルをクラウド上で構築することで 常に新しい高性能なものが利用可能です。 モデル構築は数枚の正常画像のみから行うことができ、異常画像を集める 必要がありません。 また、ポータブルAIサーバーを利用すると、クラウド上で構築したAIモデルを ネットワークから切り離したPC等のエッジデバイスで利用可能。AIを個別の アプリから利用することも容易です。 【選ばれる5つの理由】 ■常に新しい高性能な異常検知AI ■専門的な知識なしで導入・運用が可能 ■低コストかつ短期間で構築 ■AIの推論をエッジにてオフライン実行 ■画像AI分野での豊富な実績 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• 測定・検査

クラウド・エッジデバイス上で画像識別！御社環境向けのシステム導入や各種サポート等も承ります

『TDSE Eye』は、先端のアルゴリズムが実装されており、設備の保守業務、 製品の品質検査の目視作業を効率化します。 正常状態の画像のみでAIモデルを構築。クラウドでは画像をアップロードするだけで 異常画像の識別を行います。エッジデバイスではポータブルAIサーバと AIモデルをダウンロードすることで異常画像の識別を行います。 御社環境向けのシステム導入や各種サポート等も承りますので、 ご用命の際はお気軽にご相談ください。 【導入までの流れ】 ■STEP 01：画像の準備 （正常状態にバリエーションがある場合は、全てに対応する画像が必要） ■STEP 02：AIモデル構築 ■STEP 03：画像識別（クラウド・エッジデバイス対応） ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• 測定・検査

AIを個別のアプリから容易に利用可能！クラウド環境で複雑なモデルも短時間で構築！

『TDSE Eye』は、先端のアルゴリズムが実装されており、設備の保守業務、 製品の品質確認など目視作業による外観検査を効率化します。 AIモデルをクラウド上で構築することで、常に高性能なものが利用可能。 WEBインターフェースによる簡単操作でAIを構築することができます。 当社は画像AI分野の案件を数多く手掛けており、本サービスもこれらの 経験を反映したものとなっております。 【特長】 ■常に高性能な異常探知AI ■専門的な知識なしで導入・運用が可能 ■低コストかつ短期間で構築 ■AIの推論をエッジにてオフライン実行 ■画像AI分野での豊富な実績 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• その他セキュリティーシステム

2026/9/3(木)、9/4（金）にグランフロント大阪で開催される「金融国際情報技術展」ＦＩＴ大阪 2026 に出展します。 人事情報システム「Fellowship」の機能（人事・給与・就業他、人事部業務に役立つ様々な機能）をご案内いたします。

弊社では、大学の研究の第一線でご活躍されている先生をお招きし、建設分野WEB技術講座を開催いたします。 今回は、7月に公開した「シールドトンネルの近接・併設の影響と設計検討手法-その1」に続く第2弾として、国士舘大学 堀地 紀行 教授にご講演いただきます。 「その1」では、左右併設や既設トンネルの下部通過を例に、近接・併設シールドによる影響の現象と、数値評価の基本的な考え方を解説しました。 「その2」では、大断面シールドの上下併設に焦点を当てます。 大断面シールドが既設トンネルの上部または下部に施工されるケースを対象に、実際の現場計測データとFEM逐次掘削解析を用いて、既設トンネルや周辺地盤・既設地下構造物への影響を数値的に評価する解析手法を紹介するとともに、予測解析・設計・施工における検討方法についても解説します。 本講座は「技術士試験」の学習にも役立つ内容となっておりますので、ぜひこの機会にご活用ください。 また、本講座は土木学会のCPD認定（予定）プログラムであり、技術者教育の一環としてもご参加いただけます。 皆様のご参加を心よりお待ちしております。

本ウェビナーでは、媒体特性を踏まえた効果的な運用方法や、出稿タイミング、掲載後の改善ポイントについてもわかりやすく解説します。 採用において重要なのは「応募を集めること」だけではありません。 採用後のミスマッチや早期離職を防ぐためには、求人情報の伝え方や選考時の確認事項など、採用プロセス全体を見直すことが重要です。 そこで、求職者との認識のズレを防ぎ、定着率を高めるための採用プロセスの設計方法についてもご紹介します。 また、採用担当者が少ない中小企業では、求人作成や応募者対応、効果測定など、採用活動にかかる工数そのものが大きな負担となるケースもあります。 採用業務を効率化し、限られた人員でも継続的に採用活動を行うための媒体運用の仕組み化・効率化についても解説します。 最後には、今回ご紹介した内容をもとに、明日から実践できる具体的な改善アクションを整理してお伝えします。 採用予算を増やすことが難しい企業でも、求人媒体の選び方や求人原稿、運用方法、採用プロセスを見直すことで、採用成果を高められる可能性があります。

弊社ではこのたび、日本コムシス(株)・(株)TOSYS・NDS(株)・東名通信工業(株)とともに、コムシスグループとして、幕張メッセで開催される現場DX EXPO【秋】へ出展します。本展示会は「Japan DX & AX Week」内で開催され、建設・工事現場、工場など様々な現場で働く方々に向けて、画像処理AI、遠隔監視、ロボットなど、DX化を支援する最新ソリューションが一堂に会する専門展です。弊社からもAIを活用した各種ソリューションをご紹介致します。 出　展　品　　・各社連携ソリューション（AIJO Site Monitor『熊検知ソリューション』） 　　　　　　　・AI鉄筋出来形計測システム『AIJO 配筋王 -AIJO HiKing-』 　　　　　　　・AI監視ソリューション『AIJO Site Monitor』 　　　　　　　・作業前の安全具装着点検『AIJO Safety』 　　　　　　　・製造業向け製品外観検査ソリューション『AIJO Check AItem』 　　　　　　　・太陽光発電所ドローン自動点検サービス『AIJO Check Solar』　他

JMPは統計分析・グラフ作成だけではなく、実験計画の機能も充実したソフトウェアです。 実験計画を活用することで、時間やコストを抑えた効率的なデータ収集が可能になります。 本セミナーでは、実験計画の機能から標本サイズエクスプローラとベイズ最適化に焦点を当て、製造業での活用例をデモンストレーション形式でご紹介します。 【概要】 前半：製造業におけるt検定の活用と必要データ数のシミュレーション 製造業において様々な用途で活用されているt検定の概要と活用例を解説、JMPでの分析例をご紹介します。 また、標本サイズエクスプローラを使って、t検定に必要なデータ数と検出力の関係をシミュレーションする方法もご紹介します。 後半：JMP Pro ベイズ最適化の活用法　～シミュレーション実験データへの適用～ ベイズ最適化プラットフォームは、本来、測定誤差を含む実験データを対象として設計されてる一方で、CAEなど誤差を含まないシミュレーション実験データに適用したいというニーズも多くあります。本セミナーでは、ベイズ最適化をシミュレーション実験データで活用するためのアプローチ方法を紹介します。