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　外観検査は人の目視に頼るケースが依然として多い。製品に異常がないかを長時間集中して確認し続けなければならないため、作業者にとり負担の大きい作業といえる。しかし、AIで検査内容を学習させて自動化をしようにも、形状や色のわずかな差異の検知や発生頻度が高くない不良への対応が難しいとの課題があった。

　フツパーのメキキバイトはAIを使った外観検査ソフトで、検査精度の高さが大きな特徴。独自開発のアルゴリズム（データ処理手順）で、安定して高精度な外観検査ができる。

　これまでの導入実績は食品業界向けがおよそ半数を占める。食品の中でも焼き菓子向けの実績が多い。焼き菓子は表面の焼き加減で色が変わったり、形状も製品ごとにわずかな差異が生じる不定形物のため、一般的には検査の自動化が難しいとされる領域だ。

　従来の画像処理装置であれば人が検査ルールを設定し、それに従って機械が良品か不良品かを判定するルールベース検査が主流とされる。ルールベース検査は不良のパターンをすべて網羅するのが現実的でなく、あらかじめ設定したルール以外の異常を検知できないのがデメリットとして挙げられる。

　メキキバイトはルールを定義して良品と不良品を判定するのでなく、画像データから不良品の特徴を抽出して学習する。そうすることでルールベース検査では網羅しきれない多種多様な不良品も検知できるようになった。「検査対象物（ワーク）の寸法や形状が明確に決まっている環境であればルールベース検査は有効だが、不定形物がメインの製造現場であればメキキバイトの方がアドバンテージが大きい」と大西CEOは力を込める。