アトラックラボ（埼玉県三芳町）は2026年8月17日、AI点検ロボット向け制御プラットフォーム「AT-SYNAPSE」のオプションとして、現場で収集した点検画像を用いてAIモデルを最適化する「AT-SYNAPSE 追加学習サービス」の提供を始めた。学習用画像は数百枚から数千枚規模を目安とする。
追加学習は導入先のローカル環境、または外部ネットワークから分離した環境で実行する。設備の材質・塗装・照明・汚れ・撮影角度などの条件差や機器固有の不具合で、汎用AIモデルでは異常検出が難しい場合があることに加え、点検画像に機密情報が含まれ外部送信しにくい点が背景にある。
同社は、画像整理からアノテーション（画像中の対象を人手でラベル付けする作業）、データセット構築、LoRAなどによる追加学習、モデル評価、ロボット実装、現場での動作確認まで一貫して対応する。NVIDIA DGX Sparkを活用し、追加学習から推論までを現場内で完結させるとしている。
今後は運用で蓄積した画像と確認結果を継続的に学習へ反映し、設備や撮影環境に合わせて段階的に精度改善を図る方針だ。UGVやレールドローン、クローラーロボットなどと連携し、位置情報と異常画像をひも付けた記録を進め、人が立ち入りにくい場所の点検の安全性と確実性向上につなげる。
【商品情報】
サービス名：AT-SYNAPSE 追加学習サービス
提供内容：学習データの整理、アノテーション、データセット構築、AIモデルの追加学習・評価、ロボットへの実装、現場での動作確認
提供価格：点検対象、画像数、学習内容、ロボット構成に応じた個別見積もり
Webサイト：https://attraclab.com
AI生成記事のため誤りを含む場合があります
SOURCE
PRTIMES
現場データで進化するAI点検ロボット向け「AT-SYNAPSE 追加学習サービス」を提供開始
