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Fujitsu Amalgamation AI for Vision

We Detect, You Deliver.
Amalgamation AIは生産条件に関わらず高精度な検査を可能にします。

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Experience Amalgamation AI online – coming soon

富士通は、Gartner^®が発行した「Emerging Tech: AI Vendor Race: Tech Innovators in AI Vision Intelligence — Business Model Innovation（Nick Ingelbrecht et al., 2026年5月8日）」に掲載されました。(*1)

ソリューション

Amalgamation AIがあればAIエキスパートは必要ありません。

Video 1 : Introduction Video

Video 2 : UI Demo Video

生産現場の課題

アナログで人的作業中心の検査

データ収集・ラベル付けの仕組みの欠如

オンプレミス対応、プライバシー重視

検査要件の頻繁な変更(例：欠陥検出、個数カウントなど)

富士通のアプローチ

リアルタイムのオペレーター向けガイダンス＆アラート (3秒未満)

サンプル画像数枚で簡単設定

完全オンプレミス対応

迅速な検証とチューニング(数分)

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従来のコンピュータビジョン VS Fujitsu Amalgamation AI for Vision

従来のコンピュータビジョンでは、タスクごとに新しいモデルが必要となり、その都度大規模データの収集、それらのラベル付け、モデル学習を繰り返す必要があります。

Amalgamation AIは新しいアプローチを提供します。サンプル画像数枚とシンプルなテキスト指示でタスクごとに自動で最適なAIモデルとツールを選択・組み合わせ、ビジョンワークフローを構成します。

Get Started in Minutes

無料クラウドトライアルから本展開まで

クラウド環境 - 無料トライアル(coming soon)

ウェブサイトからすぐにリアルなオンライン体験が可能です。

クラウド環境 – 貴社の製造拠点でパイロット

富士通が提供するハードウェアを使用して貴社の製造拠点でパイロットが可能です。

オンプレミス環境 – 本番展開

貴社のハードウェアで実装を支援します。

詳細に関するお問い合わせ

主要機能:

1. プロンプト主導・最小限のデータで設定可能
   • プレーンランゲージ設定: コード記述や機械学習の専門知識は不要です。オペレーターは検出したい項目を自然言語で記述するだけで設定できます。 (例：組立ライン上でネジの付け忘れを検出).
   • 迅速なブループリント作成: 少数のサンプル画像のみで、検出ロジックを数時間で構成できます。
2. 高速な検証とチューニング
   • 即時の精度確認: 本番展開前に実画像で性能を検証できるため、導入リスクを低減できます。
   • オペレーターに配慮した調整: 感度調整や誤検知の修正を容易に行え、継続的な改善が可能です。
3. リアルタイムかつオペレーター中心の導入・連携
   • 幅広い互換性: シンプルな操作で、あらゆるカメラや生産ラインに接続できます。
   • 即時アクション通知: 音、メール、外部モニターなどによるアラートで、単なる記録ではなく迅速な現場対応を実現します。
   • 統合アナリティクス: 不良率やパフォーマンスの推移を可視化し、貴社のKPIへのインパクトを測定できます。
4. エンドツーエンドのプラットフォーム
   • 統合型ソリューション: ソフトウェア、エッジサーバー、クラウドがシームレスに連携し、ツールの分断や引継ぎを排除します。
   • 再現性の高い展開: クラウドでのテスト→PoC、複数ラインへのエンタープライズ統合まで、標準化されたプロセスでスムーズに展開できます。

利用シーン

既製のソリューションでは精度が不十分、一方で従来のAI開発では時間もコストも過剰になります。 Amalgamation AIは、このような特殊で重要度の高い画像/映像系タスクを自動化する必要がある場面で有効性を発揮します。

• 製造業における品質管理
  • ある医療機器メーカーで、既存の画像認識システムでは検知できない微細な新型の欠陥が発見されました。品質管理マネージャーがわずか5枚のサンプル画像をもとにAmalgamation AIにタスクを指示したところ、数時間でプロトタイプが完成させました。その後、数日間の迅速なフィードバックループを通じてシステムは改善され、本番環境へ導入されました。
  • 導入効果: 極めて重要な検査タスクを2週間未満で自動化しました。最小限のエンジニアリング工数で、生産ラインの停止や多額の費用を要するリコールを回避しました。
• 設備点検の自動化
  • ある製造業の事業者では、広大な工場敷地内に設置された数千台の生産設備を定期的に点検する必要がありました。人による従来の点検は時間がかかり、単一のAIモデルでは多様な不具合に対応できません。Amalgamation AIは、少数のサンプルと簡単なタスク説明だけで、最適なパイプラインを自動で構築できます。ドローンが収集した新しいデータをもとに、システムは継続的に学習・適応しました。
  • 導入効果: 時間のかかる手作業だった設備点検を、人間の判断を支援する効率的なオペレーションに変革。点検員の負荷を軽減しつつ、見落としリスクを低減しました。
• 運送業界における数量カウント
  • ある物流事業者では、出荷・入荷時の数量検品をすべて人手で行っており、繁忙期には目視カウントの負荷と数え間違いが課題となっていました。段ボール箱や梱包貨物は形状もサイズもまちまちで、既製のカウントツールでは積み重なった荷物を正確に数えられません。担当者がわずか数枚の参照画像とともにタスクを指示したところ、Amalgamation AIは数日でパイプラインを構築。トラックやコンテナに積載された多様な荷物の個数を、高い精度でカウントできるようになりました。
  • 導入効果: 出荷・入荷時の数量検品を自動化し、目視カウントにかかっていた時間を大幅に削減。数え間違いによる出荷ミスや在庫差異を抑制し、繁忙期でも安定した検品オペレーションを実現しました。

事例

Amalgamation AIは以下のような例で高い性能を発揮します。

産業用途の異常検知

わずか1〜3枚の参照画像のみで、水の異常（変色、泡など）、原料に含まれる不純物、部品の異常を高い精度で検知

文書の有効性検証

参照データを使わず、プロンプトのみで印章、署名を高い精度で検出

金属上のOCR（文字認識）

軽量なモデルとプロンプトのみで、金属上のシリアルナンバーを高精度に読み取り。

野生動物のリアルタイム検出

コンパクトなモデルでリアルタイム検出に成功

製造業の欠陥検出

高精度な欠陥のリアルタイム検出と通知を実現

インシデント検知

工場内の異常事態（警報、落下物など）の検知に成功

関連資料/リンク

1. 一枚資料
2. 技術概要スライド
3. Fujitsu Research Portal : Amalgamation AI
4. Technical white paper(coming soon)

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Note

(*1) Gartner^® "Emerging Tech: AI Vendor Race: Tech Innovators in AI Vision Intelligence — Business Model Innovation", Nick Ingelbrecht et al., 08 May, 2026
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