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Information株式会社クロスコンパス10周年のご挨拶 < Informationへ 株式会社クロスコンパス10周年のご挨拶 謹啓　 春暖の候、皆様方におかれましては、ますますご清栄のこととお慶び申しあげます。 弊社株式会社クロスコンパスは、本日2025年4月10日をもちまして、設立10周年を迎えることとなりました。 この大きな節目を迎えることができましたのも、ひとえに皆様方の日頃よりの温かいご支援とご指導のおかげであり、心より感謝申しあげます。振り返りますと、クロスコンパスインテリジェンス（現クロスコンパス）が設立された2015年から今日に至るまで、数々の挑戦と成長の瞬間がありました。 そのすべての瞬間において、皆様方をはじめとする多くの皆様からいただいた貴重なご意見、ご支援があったからこそ、クロスコンパスはこの10年を迎えることができたと深く感じております。特にこの10年間で私どもが築いてきた信頼関係と、共に成し遂げてきた事業の成長は、今後のクロスコンパスの礎となり、更なる発展へと繋がると確信しております。 引き続き変わらぬご指導とご鞭撻を賜りますようお願い申しあげます。 皆様方と共に未来を切り拓き、新たな価値を創造してまいりたいと考えています。 末筆ながら、皆様方のご健康、ご多幸、そして貴社のますますのご発展を心よりお祈り申しあげます。 謹白 株式会社クロスコンパス 代表取締役　鈴木 克信 < Informationへ お問合せはこちら

Informationフィルム巻取ロールの外観検査へのMANUFACIA適用例 < Informationへ フィルム巻取ロールの外観検査へのMANUFACIA適用例 下記の資料をお読みください。 良品学習AIにより、巻取ロール表面に生じたシワを検出できる可能性が示唆されました。 今後、細かいシワや微細なキズ、異物などが含まれた巻取ロールの解析を実施できれば、より実際のニーズに近づけることができます。 また、巻取ロールに限らず、Roll to Rollプロセスにおける搬送ローラといった円筒状の物体の外観検査に同様の手法が使える可能性があります。 MANUFACIAによる外観検査事例集は こちら フィルム巻取ロールの外観検査へのMANUFACIA適用 .pdf ダウンロード：PDF • 705KB < Informationへ お問合せはこちら

InformationMANUFACIA-Vision 新バージョンリリースのお知らせ < Informationへ MANUFACIA-Vision 新バージョンリリースのお知らせ 日頃からMANUFACIA-Visionをご利用いただき誠にありがとうございます。 この度、MANUFACIA-Visionの新バージョン「1.1.0」がリリースされました。 （インストーラー 1.1.0.13） リリース日：2025年7月18日 本バージョンでの変更点は以下の通りです。 新機能/仕様変更 - Dataset フォルダダイアログで複数のフォルダを選択できるようにした。 - Dataset ファイル名からラベルを抽出する際に、コンマ区切りのリストの定義において複数の条件が満たされる場合の優先順位を、ラベルの長いものからラベルの登録順に変更した。 - Training 教師あり学習で学習中にロス曲線が表示されるようにした。 - Training 良品学習（PATCH DISTRIBUTION）で特徴抽出器の出力レイヤを任意に選択できるようにした。 - Training 特徴抽出器　EfficientNet B6 と B7を追加した。 - Training 良品学習（PATCH DISTRIBUTION）で良品サンプルのみでの学習を許可した。 - Training 1つのアルゴリズムで複数の特徴抽出器を選択し、一度に学習をさせることができるようにした。 - Training 良品学習（PATCH DISTRIBUTION）で特徴抽出器の異なるレイヤの学習を自動でおこなえるようにした。 - Inference ヒートマップのレンダリングは学習時の最大感度を保つようにし、新たに推論をする際にその感度を更新しないようにした。推論時にヒートマップの感度がモデル学習時の最大感度を超える場合には無視される。 - Model PDFレポートはプレビューを表示することなくファイル出力される仕様に変更した。保存先はモデルの保存先フォルダとし、この変更によりサンプル数の上限を撤廃した。 - Model モデルの結果表示とPDFのレポートに、モデルのサイズを追加した。 - Model 良品学習（PATCH DISTRIBUTION）と教師あり学習モデルをONNXフォーマットに出力できるようにした。（FP16とFP32の切替可能） - Model 画面上でヒートマップの感度を下げらえるようにした。 - プロジェクトを保存するパスを変更可能にした。 バグ修正 - Training リサイズ処理において幅と高さが逆になっていたのを修正。 - Model 推論実行時に、ヒストグラムとROCが不適切に表示されたいたのを修正。 - Model キャッシュされた結果が存在しないときに自動的に作成されない問題を修正。 - Inference 良品学習（PATCH DISTRIBUTION）で、バッチサイズの自動予測が過小評価とならないように修正。 お試しになりたいお客様は、弊社" お問い合わせ "ページよりご連絡ください。 < Informationへ お問合せはこちら

Information東京科学大学の宍戸教授、MANUFACIAで画期的成果 < Informationへ 東京科学大学の宍戸教授、MANUFACIAで画期的成果 AIをもっと身近に　〜MANUFACIA-Vision活用事例〜 東京科学大学 宍戸 厚教授、ポリマーフィルムの疲労寿命予測の研究にMANUFACIA-Visionを活用 ポイント：AIによる目視検査の作業負担軽減、属人的ではない判断基準と指標、簡単に導入できる直感的な操作　現在、ディスプレイやセンサー、バッテリーといった電子デバイスを柔軟に曲げられるようにしようという取り組みが世界中で加速しています。こうした分野で先駆的な成果を発表し続けているのが、東京科学大学 総合研究院 化学生命科学研究所の宍戸 厚教授です。 　3月6日、宍戸教授が博士課程の岸本勇勝さんを伴って来社され、クロスコンパスの画像検査AI、 ”MANUFACIA-Vison” （ マニュファシア・ビジョン ）を利用した研究成果についてご説明いただきました。 当社のAIを導入したことによって従来は検知できなかった現象を捉えることに成功した という画期的な成果について、クロスコンパス代表の鈴木克信をはじめとする当社スタッフが耳を傾けました。 　宍戸教授は「フレキシブルデバイスアプリケーションに適したポリマーフィルム基板を選択、または設計するには、ポリマーフィルムの曲げに対する 疲労寿命の予測が重要 」と強調。繰り返し湾曲に耐えられる高い耐久性を持つデバイスや材料の開発に向けた疲労寿命予測の研究において、当社の画像特化AI生成ツール「MANUFACIA-Vision」を導入して属人的ではない予測を行う意義を力説されました。岸本さんからは「研究では直感的な操作が可能な『MANUFACIA-Vision』の使いやすさに助けられた部分も大きかったですね。試行錯誤のストレスをあまり感じずに進められました」とコメントをいただきました。 　また、当社代表の鈴木は「現在のMANUFACIA-Visionは画像解析に特化していますが、異なる種類のデータと組み合わせたマルチモーダル化を実現し、学術界や産業界のより広範な解析ニーズにも対応できるようにしたいですね」と意気込みを述べました。お二人は今後の研究の方向性を模索するため、当社のAIエンジニアと約2時間にわたり活発な議論を実施しました。　 MANUFACIAによる外観検査事例集はこちら https://www.cross-compass.com/case < Informationへ お問合せはこちら

< Infomationへ クロスコンパス新聞はじめました。 私たちは、クロスコンパスを知っていただきたい、どんな思いで、どんなものを開発し てお客様にお届けしているのかをお知らせしたい、そんな気持ちでこのクロスコンパス 新聞を始めることにしました。 お会いしたことがある方も、残念ながら未だお会いしたことがない方にも、私たちクロ スコンパスの日々のほんの一コマをお届けすることができたら嬉しく思います。 新聞を読んでくださる方は、お問合せフォームより用件で「クロスコンパス新聞」をお選びいただきまして、必要部数などご記入のうえ送信くださいませ。 < Infomationへ お問合せはこちら

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