JSR株式会社

製品画像の分類による品質検査支援

NEC事例は2018年7月運用開始と紹介。（資料時点）

JSRは電子顕微鏡画像を深層学習で分類し、製品品質検査を支援する仕組みを導入とNECが紹介。

公表された成果・変化

製品特性の分類作業時間を従来比約半分に短縮とNEC概要が報告。

約半分は分類作業の所要時間で、検査全体の削減率ではない。

自社導入で確かめたいこと検討のヒント（編集メモ）

対象分類作業の時間比較条件・対象件数、業務全体の約5割削減が実測か試算かの詳細、現在の運用範囲、費用、独立した効果検証は未確認。

当サイトの編集メモです。企業が実際に採用した条件とは区別しています。

AIベンダー顧客事例

NECのJSR向け公式導入事例（外部サイト）https://jpn.nec.com/process/material/case/jsr/index.html

詳しい記録・用途と導入条件

概要の詳しい記録: NECの事例は、JSRが製品の電子顕微鏡画像を深層学習で分類し、品質検査を支える仕組みを導入したと紹介している。
導入段階の詳しい記録: 原典は2018年7月から運用したと紹介。開始日の詳細、記事の公開・更新日、現在の継続状況は未確認。
成果の詳しい記録: NECの事例概要は、製品特性に関わる分類作業の所要時間が、従来の方法に比べおよそ半分になったと報告している。一方、検査業務全体を約5割省力化するという値は、他製品への適用を広げた場合の見込みとして示されており、詳しい本文は本格的な成果はこれからと記している。比較条件や母数は明示されていない。
留意点の詳しい記録: 過去の導入を紹介するベンダー事例であり、現在の運用や対象製品・拠点の拡大は未確認。検査精度や全社展開を保証するものではない。
企業・組織: JSR株式会社
掲載名: JSR株式会社｜製品画像のAI分類による品質検査支援
対象業務: 業務運用・供給網
取組・サービス: 製品画像の分類による品質検査支援
AIの使い方: 製品の電子顕微鏡画像を深層学習で分類し、品質検査を補助
主に使う人: 従業員向け

このサイトでは具体的な導入規模を確認できていません。

分類は取り組みの一部を示します。人の確認・引継ぎの範囲は、使い方と原典で確かめてください。

未確認は「非公表」「効果なし」とは異なります。試験・デモ・計画は本番運用と区別し、公表値を独立検証済みの効果として扱っていません。

出典の日付・掲載履歴と確認状況

AI活用開始時期、出典の公開・更新日、このサイトへの掲載日、確認日は別の日時です。資料の日付から開始時期を推測していません。