AI異常検知の「評価」を、手を動かして理解する (3/4)
〜 閾値・混同行列・ROC/PR/F1 を、スライダーを動かしながら体感するチュートリアル 〜 AI外観検査を導入するとき、いちばん誤解されやすいのが 「評価（evaluation）」 の部分です。 「F1 が最大の閾値 […]
AI異常検知の「評価」を、手を動かして理解する (2/4)
〜 閾値・混同行列・ROC/PR/F1 を、スライダーを動かしながら体感するチュートリアル 〜 AI外観検査を導入するとき、いちばん誤解されやすいのが 「評価（evaluation）」 の部分です。 「F1 が最大の閾値 […]
AI異常検知の「評価」を、手を動かして理解する(1/4)
AI外観検査を導入するとき、いちばん誤解されやすいのが 「評価（evaluation）」 の部分です。 「F1 が最大の閾値に設定します」と言われても、F1 とは何か、なぜ閾値で結果が変わるのか、 100% という数字を […]
技術ブログ：産業画像異常検知最前線：ディープラーニングによる全体像と実装指針
原題: Deep Industrial Image Anomaly Detection: A Survey 著者: Jiaqi Liu, Guoyang Xie, Jinbao Wang, Shangnian Li, C […]
[技術ブログ] データが少なくても「異常」は見抜けるか？
PatchCore最適化が解き放つ少数学習の可能性 1. 導入：現場を阻む「大量の正常データ」という壁1. 導入：現場を阻む「大量の正常データ」という壁 AIの世界では古くから「データこそが王様（Data is King […]
2025国際ロボット展（iREX2025）出展のご案内
TOMOMI RESEARCHは、東京ビッグサイトで開催される「2025国際ロボット展（iREX2025）」に出展いたします。 本展示会は、世界最大級のロボット総合イベントであり、最新の製造DX・ロボティクス・AI技術が […]
[技術ブログ] SimpleNet— 異常検知のゲームチェンジャーたる4つの驚異
はじめに 製造業の品質管理において、AIによる異常検知は不可欠な技術となりつつあります。しかし、髪の毛ほどの細さの傷、目に見えないほどの色のむら、あるいは部品のわずかなズレといった、予測不能で微細な欠陥を一つでも見逃すこ […]
「技術ブログ」AI異常検知の常識を覆す！高精度マルチクラス検出Dinomalyとは？
製造現場の品質管理や医療の診断において、AIによる異常検知は欠かせません。しかし、多種多様な製品や症例に対応するためには、多くのAIモデルが必要となりがちでした。今回ご紹介する「Dinomaly」は、そんな常識を覆すシン […]
時系列異常検知(Time Series Anomaly Detection)：過去10年の進化と未来への展望
時系列異常検知：過去10年の進化と未来への展望 本記事は、Paul Boniol、Qinghua Liu、Mingyi Huang、Themis Palpanas、John Paparrizosらによる包括的なレビュー論 […]
VisAデータセットをMVTecAD型に変換する
VisAデータセットをMVTecAD型に変換する Anomaly Detectionにおいて、データセットの構造を整備することは後のパイプライン構築や比較分析に大きく影響します。本記事では、VisAデータセットをMVTe […]