ソリューション · 製造業

製造検査と運用の AI

検査、設備情報、計画の一つを評価し、速度、機器、インターフェース、品質基準に合わせて構築します。

実際のラインで検証する

照明、製品の変化、サンプル、ライン速度が結果に影響します。生産・品質担当と一つの作業を選び、基準を設けます。

モデルと連携を実際の条件でテストします。エッジ配置は接続やデータ制限から判断し、誤差基準と安全な運用責任を合意します。

ラベル付きデータが不足している場合は？

サンプルと不良の定義を評価し、必要に応じ収集・ラベル付けを行います。既存データで検証できる範囲を明記します。

データはどう扱われますか？

配置、アクセス、転送、保存期間、モデル提供者の方針をセキュリティ担当と確認し、納品範囲に記載します。

いつ公開できますか？

情報、連携、意思決定、検証条件によって変わります。依存関係を確認してから工程と公開条件を合意します。

拡大するかどうかはどう決めますか？

基準と受入条件を設け、作業時間、品質、利用、失敗を比較します。条件を満たした結果を確認してから広げます。

TENTEN × DIFY

Tenten の 2026 年 10 月公開資料から、5 社の基盤における AI 連携フロー、データソース、人による確認の設計を紹介します。

ASE Holdings · 半導体

AI 連携事例

公開済みのサステナビリティ報告書のみを根拠に回答し、年度、章、対象会社を明記。社内向けには顧客 ESG 質問票の回答案を作成します。

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