【東大発AIベンチャー】Deep Consulting株式会社、少量の正常データセットからの異常検知を可能にするアルゴリズムの実用化に向けた研究を開始

【東大発AIベンチャー】Deep Consulting株式会社、少量の正常データセットからの異常検知を可能にするアルゴリズムの実用化に向けた研究を開始 Deep Consulting株式会社(代表：新田渓)は、異常データが頻繁には発生しないような現場における異常検知を可能にするアルゴリズムの実用化に向けた研究を開始した。 本技術の研究およびクライアントへの提供を通じ、従来は熟練した作業者が時間をかけて検品する必要があった工程の自動化・効率化を達成する。 検品工程における異常検知の重要性と課題 製造業において、検品工程は自社製品の信頼に関わる重要な工程である。 また、機械の構成部品に異常品が含まれていた場合、想定していない動作の原因となってしまうため安全面においても重要な役割を担う。 異常検知の手法として、従来では閾値による判定（*1）、最近ではディープラーニングによる手法が盛んに研究され、