Ridge-i（リッジアイ）のAI活用事例（製造業・IT・通信／2024年）

企業規模中小企業（〜99名）

地域日本

導入段階全社展開

使用ツールRidge-i AI外観検査サービス、リコーAI画像検査ラボ

背景・課題

製造業の外観検査は熟練検査員の目視に依存しており、人材不足と検査品質のばらつきが課題だった。従来のAI検査は大量の教師データが必要でハードルが高かった。

Ridge-iの画像解析AI技術とリコーの光学・イメージング技術を融合。10〜100枚程度の良品画像と少量の不良品画像で学習し、表面パターンと酷似した傷も検出可能なモデルを構築。

10〜100枚の良品画像で学習、1mm未満の傷を検出

1mm未満の微細な傷を高精度で検出。Webサイト「リコーAI画像検査ラボ」で手軽に導入検証の相談が可能な仕組みも整備。

少量データで高精度な検査AIを構築する技術が中小製造業のAI導入障壁を下げる。大手メーカーとの共同開発で信頼性と販路を確保する戦略が有効。