株式会社KNiTは2026年11月10日、生成AIと画像解析技術を組み合わせた、ものづくり向けの解析プラットフォーム「GeXeL Agent（ジクセル エージェント）」を発表しました。
画像から計測した数値をもとに、製品の規格判定や過去データとの比較、次の実験条件の提案までを生成AIとの対話で進められる仕組みです。11月11日から13日まで東京ビッグサイトで開催される「エヌプラス2026」で初公開します。
画像を数値化し、製品の合否判定まで支援
製造業の品質管理や研究開発では、顕微鏡などで撮影した画像から粒子の大きさや形を測定し、製品の品質を判断する作業が行われています。
しかし、計測した数値の比較や規格判定、報告書の作成には複数のソフトを使うことも多く、担当者の負担となっていました。
「GeXeL Agent」は、既存のAI画像解析サービス「GeXeL」と生成AIを連携させ、こうした業務を支援します。
800種類以上の解析モデルを活用し、粒子や細胞、泡などを個別に識別。大きさや形状など94項目を計測できます。
例えば、「この3つの製造ロットの粒子サイズが規格内か調べて」と依頼すると、計測結果をもとに規格から外れたロットや粒子の数を確認できます。
AIが次の実験条件も提案、研究開発を効率化
品質判定だけでなく、研究開発にも活用できます。
過去の実験条件と結果を分析して予測モデルを作成し、次に試すべき条件を提案する機能を備えています。
また、不良品と良品の画像を比較し、粒子の大きさや形状にどのような違いがあるかを数値で示すこともできます。
特徴は、回答に使う数値を生成AIが推測するのではなく、GeXeLが実際に解析・計算した結果から取得する点です。
計測時に誤検出を除外した基準も記録されるため、後から判定の根拠を確認できます。
普段使う生成AIと連携、製造現場への活用を目指す
「GeXeL Agent」は、生成AIと外部ツールを接続する標準規格「MCP」に対応しています。
MCP対応の生成AIサービスから画像解析機能を呼び出せるほか、定期実行や社内の業務フローへの組み込みも可能です。解析対象の画像は生成AIサービスを経由せず、GeXeLへ直接アップロードする仕組みです。
KNiTは、品質管理や研究開発、製造現場での活用を想定しており、先行導入の相談も受け付けています。
画像を測る作業だけでなく、その結果を判断や改善につなげる仕組みとして、製造現場のデータ活用を後押しすることが期待されます。
詳しくは、KNiT公式「GeXeL Agent」紹介ページをご覧ください。
レポート／DXマガジン編集部
