キヤノンITソリューションズ、製造現場やプラント設備の異常監視システムに「視覚言語モデル」による新機能

　キヤノンITソリューションズは、製造現場やプラント設備などにおける異常監視の省力化を支援する異常監視システム「ANOMALY WATCHER」の、視覚言語モデル（Vision-Language Model／以下、VLM）との連携による異常検知機能の提供を開始した。

特徴

• VLMによる異常検知：VLMは、画像・動画・テキストを同時に理解、生成、結びつけできるAIモデル。今回、新たにANOMALY WATCHERのカスタム検知機能を使ってVLMと連携することで、画像の内容を言語的に解釈しながら異常を検知可能に
• 現場主導で柔軟にルール設定できる実用性：VLMは大量の画像データによるAIモデルの学習を必要とせず、プロンプト（自然言語）による条件設定が可能。たとえば、「人が倒れている状態を検知対象とする」といった自然言語で異常状態のルール設定が可能となるため、従来よりも柔軟に検知ルールの構築・管理が可能に
• オンプレミス環境での運用が可能：VLMサーバーをオンプレミス環境に構築することで、セキュリティと柔軟性の両立を図る。社内ネットワークにて運用できるため、機密性の高いデータを外部に出すことなく、クラウド接続が制限されることが多い製造業、プラント、研究施設などでも安心して利用可能
• 多層的な異常検知と精度向上：従来の画像比較やAIモデル連携に加え、VLMを組み合わせることで、定量的な差分検知と定性的な判断の両立が可能に。異常検知の網羅性や再現性の向上、誤検知・見逃しのリスク低減といった効果が見込める

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