なぜDataForgeか？
5社以上
製造業でPoC実施
FIDスコア < 10
高品質な画像を提供
92%
YOLOv8モデル精度
製造業の品質検査における課題
❌ 異常データが不足
実ラインでの希少欠陥（傷、割れなど）の画像が極端に少ない。
❌ データ収集が困難
不良品サンプルの収集がコスト・時間・安全面で困難。
❌ AIモデルの精度が停滞
データ不足でモデルの精度が向上しない。
DataForgeの解決策
生成AIで希少な異常画像を大量に生成し、モデルの性能を向上させます。
- ✅ 画像拡張システムで高品質な画像を生成
- ✅ 物理法則に沿った拡張で、現実に近い画像を提供
- ✅ プライバシーを守りながら、低コストでデータを拡張
主な機能
🖼️ 画像データ拡張システムAPI
異常・失敗タイプ（傷、へこみ、割れなど）を指定して、1000枚の画像を数分で生成。
📊 自動ラベリング
拡張システムで画像に自動でラベル（YOLO形式）を付与。
🔧 カスタムモデル訓練
御社のラインに特化したモデルを訓練（エンタープライズプラン）。
業界別ユースケース
DataForgeが解決する、製造業の課題
自動車部品メーカー
課題: 外観検査用の傷やへこみの画像が不足し、AIモデルの精度が低い。
解決策: DataForgeで1000枚の失敗画像を生成し、AIモデルの開発をサポートします。
効果: 不良検出率が30%向上し、年間1億円のコスト削減。
電子機器メーカー
課題: 半導体ウェハーの微小な欠陥画像が不足し、検査精度が低い。
解決策: DataForgeで微小欠陥を再現した画像を量産し、高精度な検査モデルを構築。
効果: 検査時間50%短縮、不良品流出率0.1%以下。
金属加工メーカー
課題: 切削加工後の表面欠陥（割れ、穴）の画像が不足。
解決策: DataForgeで表面欠陥を再現した画像を量産し、モデルを訓練。
効果: 表面検査の自動化率80%達成。
医療機器メーカー
課題: インプラントの微小な傷や欠陥の画像が不足し、規制対応が困難。
解決策: DataForgeで規制に準拠した画像を生成し、AIモデルを訓練。
効果: 規制対応コスト30%削減。
化学メーカー
課題: プラスチック成形品の色ムラや表面欠陥の画像が不足。
解決策: DataForgeで色ムラや表面欠陥を再現した画像を生成し、モデルを訓練。
効果: 外観検査の自動化率70%達成。
よくあるご質問
Q: 拡張システムにより作られた画像の品質は実データと比べてどうですか？
A: FIDスコア < 10で、AIモデルの精度は85%を達成しています。MVTec ADベンチマークで検証済みです。
Q: データのプライバシーは守られますか？
A: 利用画像は完全に匿名化され、御社のデータは外部に漏れません。ローカル環境での生成も可能です。
Q: PoCの期間はどれくらいですか？
A: 通常1週間で完了します。御社のベース画像を提供いただければ、すぐに始められます。