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特許出願中
SAMURAIで
日本のすべての溶接現場を
次のステージへ。

後付けできる溶接専門AI | SAMURAI Analyzer for Welding
溶接中の変化をリアルタイム解析


既存設備を入れ替えずに、溶接中の変化を可視化・定量化・記録化する技術を結集。
現場の確認・調整・品質保証に使える情報へ変えます。
【 現在、関連技術について特許出願中 】


後付けでも、溶接中の変化をここまで捉える。

溶接品質に関わる変化は、完成後の外観だけに現れるとは限りません。溶融池、ワイヤ、ギャップ、アーク、ビード。溶接中の一瞬の変化に、品質を左右する兆候が現れます。

ただ鮮明に撮るだけでは、品質管理にはつながらない。

高性能なカメラを使えば、溶接中の映像を撮影することはできます。
しかし本当に難しいのは、その映像から何が起きていたのかを読み取り、品質管理に使える情報へ変えることです。

溶接品質管理には、
汎用AIでは浅く、全入れ替えでは重すぎる。
汎用画像AIでは、溶接に浅い。

溶接後のOK/NG判定や外観検査には有効です。
しかし、溶融池・ワイヤ・ギャップなど、溶接中の一瞬の変化を品質情報へ変えるには限界があります。

ロボット組み込み型AIでは、導入が重い。

自動制御や条件補正には強みがあります。
一方で、設備更新・ライン停止・検証コストなど、導入負担が大きくなりやすい課題があります。


汎用画像AIでも、ロボット全交換でもない。
既存ラインに後付けできる溶接専門AI。

SAMURAI Analyzer for Weldingは、既存ロボット溶接ラインにカメラと解析PCを後付けし、溶接中の状態をリアルタイムに可視化・解析する溶接品質管理AIです。溶融池・ワイヤ・ギャップ・ビードなど、品質に関わる変化を捉え、現場が確認・調整に使える情報として出力します。

溶接過程を、見える・測れる・残せる状態へ。

見える

溶融池・ワイヤ・ギャップなど、溶接品質に関わる対象を可視化。
人の目だけでは捉えにくい溶接中の変化を確認しやすくします。

測れる

溶接中の変化を数値で捉え、定量的な確認を支援。
感覚や経験に頼りがちな判断を、共有しやすい情報に変えます。


残せる

映像や解析結果を記録し、品質保証・原因確認・再発防止に活用。
不良発生時に何が起きていたかを後から確認できる状態をつくります。

なぜSAMURAI Analyzer for Weldingは、後付けにこだわるのか
後付けは、簡易版ではありません。
溶接現場に改革を広げるための設計思想です。
現状の課題

高度な溶接専門AIは、すでにロボット本体や溶接ラインに組み込まれる形で実用化が進んでいます。しかし、既存ロボットやラインをすべて入れ替えることは、多くの現場にとって現実的ではありません。
それでは、溶接品質管理の改革は一部にとどまってしまいます。

私たちの答え

SAMURAI Analyzer for Weldingが目指したのは、今ある設備を活かしたまま、溶接品質管理をAI化すること。既存ラインに後付けできるからこそ、現場に導入しやすく、改革を広げることができる。だからSAMURAI Analyzer for Weldingは、後付けにこだわりました。

技術の証拠
後付けでも実用に耐える、特許出願中のリアルタイム解析技術。

溶接中の異常は、一瞬の変化として現れます。SAはその変化を見逃さないために、後付け環境でもリアルタイムに解析し、現場で使える品質情報へ変える技術を開発しています。

01
監視対象の抽出

カメラ映像から、溶融池・ワイヤ・ギャップなど、溶接品質に関わる対象を抽出します。

02
優先フレーム処理

解析遅延が発生した場合でも、重要なフレームや監視対象を優先して処理。現場で使える応答性を目指します。

03
品質情報への変換

単に映像を見るだけでなく、溶接中に何が起きているのかを、現場が確認・判断できる品質情報に変えます。

特許出願中

現在、後付け環境でのリアルタイム解析を支える中核技術について特許出願中です。

Before / After
不良発覚後の原因探しから、溶接過程を見ながら改善する品質管理へ。
Before
不良が出てから、原因を探す

検査で不良が発覚してから、原因を推測する。

熟練者の経験に頼って、条件調整と再確認を繰り返す。

発生時に何が起きていたかは、後から確認しにくい。

After
溶接中の状態を見ながら、確認・改善する

溶接中の状態を可視化し、変化を数値で確認する。

異常時の状況を記録し、確認・調整に活用する。

品質保証や再発防止に使えるエビデンスとして残す。

完成後検査との違い
完成後を見る検査ではなく、溶接中の変化を見る。

完成品や溶接後の画像を見る検査では、不良の有無を確認することはできます。しかし、発生時に何が起きていたのか、どの変化が品質に影響したのかまでは確認しにくい場合があります。

完成後を見る

不良の有無は確認できる。しかし、発生時に何が起きていたかは後から推測になりやすい。

完成後の状態を見る

不良の有無を確認する

原因は後から推測する

発生時の変化は残りにくい

溶接中の変化を見る

溶接中の変化を捉え、何が起きていたかを工程内で確認・記録できる。

溶接中の状態を見る

異常の兆候を工程内で捉える

発生時の状況を記録する

再発防止・品質保証に活用する

トレーサビリティ
不良を見つけるだけでなく、溶接過程をエビデンスとして残す。

品質管理で重要なのは、不良の有無だけではありません。発生時に何が起きていたのかを確認できること。その状況を関係者に説明できること。品質保証や監査に使える記録として残せることです。

ログ記録

溶接中の状態や解析結果を記録し、異常時の振り返りや品質確認に活用できます。

画像記録

異常発生時の状態を画像で残し、関係者への共有や原因確認に活用できます。

動画記録

溶接過程の映像を保存し、後から確認・共有できる状態をつくります。


今後の進化開発中
V3.0で、異常前後を見返せる溶接ドラレコ機能を開発中。

異常発生前後の映像・解析結果を自動で記録し、後から確認できる機能を開発中です。
発生時に何が起きていたのかを、映像と解析結果で振り返れる状態を目指します。
※本機能は開発中の予定機能です。

導入企業
すでに現場が求めている、見える・測れる・残せる品質管理。

実際の製造現場でも、溶接過程を可視化し、定量的に評価したいというニーズが高まっています。
さらに、品質保証の観点では、トレーサビリティやエビデンスの重要性も増しています。
SAMURAI Analyzer for Weldingは、不良を見つけるだけでなく、何が起きていたのかを残せる品質管理として期待されています。

「不良が出た際の確認や条件調整に時間がかかっていました。現場で状況を確認しやすくし、対応を早められる仕組みが必要だと感じています。」

— 自動車部品メーカー・溶接工程

「アーク光に阻まれていた溶融池が、目視で確認できたことに驚きました。定量的な数値評価や自動検知も可能になり、現場の『勘』を『データ』に変える溶接DXの実現を確信しています。」

— 家電メーカー・溶接工程

「今まで見えなかった部分が確認でき、さらに数値データとして把握することができるので、大幅な精度向上が実現できました。引き続き検証を重ね、リアルタイムでの異常検知を現実のものとし、省人化による精度の高い量産化に辿り着くことがゴールですね！」

— 製造業・生産技術

AI時代の品質管理
AI活用の潮流は、Human-in-the-loopへ

AIは、相談相手から、実際に作業や判断を進める存在へ進化しています。Claude CodeのようなAIエージェントも広がり、AIがコードを書き、修正し、テストまで進める時代になっています。

しかし、その進化と同時に重要性を増しているのが、AIに任せきるのではなく、人が確認・関与できる Human-in-the-loop の考え方です。

溶接品質管理でも、AIが何を見て、どう判断したのかを現場が確認・説明できることが重要です。

AIに丸投げする運用

結果だけが返ってくる。

途中で何が起きたか分かりにくい。

ズレたときの原因確認や手戻りが大きくなる。


Human-in-the-loop型の運用

AIの判断過程を人が確認できる。

必要に応じて修正・改善できる。

判断の根拠を説明・共有しやすい。

FAQ
よくあるご質問
既存ラインのまま、 溶接品質管理をAI化するために。

ロボットを入れ替えなくても、溶接専門AIによる品質管理は始められます。
SAMURAI Analyzer for Weldingは、今あるラインを活かしたまま、
溶接過程を見える・測れる・残せる状態へ変える後付け型の溶接専門AIです。