# ＶＲＡＩＮ　Ｓｏｌｕｔｉｏｎ（135A） ダイハツ工業株式会社とAI外観検査技術に関する特許を共同出願　～熟練者の判断プロセスを再現するAI技術を開発～

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/135A/disclosure/20260618573512
種別: その他開示
開示日: 2026-06-22
Komoriの読み（0-100）: 58
企業ページ: https://komori.app/company/135A

## 何が変わったか

ＶＲＡＩＮ Solutionとダイハツ工業が、熟練者の判断プロセスを再現する製造工程向けAI外観検査技術について、特許を共同出願した。

## 会社が挙げた理由

人手不足や熟練技術の継承が課題となる中、従来は自動化が難しかった、熟練作業者の経験や感性に依存する外観検査を自動化・安定化するため。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: 製造工程におけるAI外観検査技術
- 相手先: ダイハツ工業株式会社
- 相手先の概要: 本社：大阪府池田市、代表取締役社長：井上雅宏。その他の概要はnot_disclosed。
- 当社との関係: AI開発を共同で推進し、特許を共同出願した関係。資本関係・人的関係はnot_disclosed。
- 契約金額: not_disclosed
- 提供価格: not_disclosed
- 契約締結日: not_disclosed
- 提供開始日: not_disclosed
- 適用分野: 製造工程における外観検査、自動車業界をはじめとする製造現場
- 受賞名・認証名: not_disclosed
- 授与・認証機関: not_disclosed
- 登録番号・有効期限: not_disclosed
- 拠点所在地: not_disclosed
- 拠点の規模: not_disclosed
- 定量的な効果: 判定のばらつきを無くし精度を安定化、作業工数を大幅に削減すると記載。ただし数値はnot_disclosed。
- 利用実績: not_disclosed
- 業績への影響: not_disclosed
- 出典: not_disclosed

## 評価の根拠

- この発表が扱う事柄は、どの段階にあるか。: 実施済み（原文: 「「特許を共同出願いたしましたので、お知らせいたします」」）
- 契約の締結や機関決定について、どこまで書かれているか。: 契約締結（原文: 「「ダイハツ工業株式会社と共同でAI開発を推進しており、その成果として…特許を共同出願いたしました」」）
- 開始日・発売日・稼働日など、この事柄が効力を持つ時期はどこまで具体的に示されているか。: 時期なし（原文: 「提供開始日・稼働開始日に関する記載なし」）
- この発表は初出か、既に発表済みの取り組みの続報か、繰り返される事柄の今回分か。: 初出（原文: 「「このたびの共同出願」」）
- 発表は、対象の事柄が起きる前か、同日か、起きた後か。: 事後の報告（原文: 「「共同出願いたしました」」）
- 会社はこの内容をどれだけ断定的に書いているか。: 断定的（原文: 「「特許を共同出願いたしました」「作業工数の大幅な削減を実現し」」）
- 相手先はどのような主体として示されているか。: 社名あり · 非上場（原文: 「「ダイハツ工業株式会社（本社：大阪府池田市、代表取締役社長：井上雅宏）」」）
- 相手先は、この発表においてどの役割か。: 共同で行う相手（原文: 「「ダイハツ工業株式会社と共同でAI開発を推進」「特許を共同出願」」）
- 相手先の所在地・資本金・事業内容など、会社概要が記載されているか。: あり（原文: 「「本社：大阪府池田市、代表取締役社長：井上雅宏」」）
- この発表に付いている数値のうち、最も具体的なものはどれか。: 数値なし（原文: 「「作業工数の大幅な削減」「精度の安定化」」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 数値なし（原文: 「数値効果・金額・件数の記載なし」）
- 書かれている主要な事実を、社外の資料で確かめる手段があるか。: 第三者の名称あり（原文: 「「ダイハツ工業株式会社と共同でAI開発を推進」」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 定性的（原文: 「「判定のばらつきを無くして精度の安定化を図る」「作業工数の大幅な削減」」）
- 会社はこの件を、将来の収益にどう結びつけているか。: 収益の柱と位置づけ（原文: 「「自動車業界をはじめとする製造現場のAI導入を推し進めます」」）
- 業績への影響について、どう書かれているか。: 業績に触れず（原文: 「業績への影響に関する記載なし」）
- この発表が扱っている事柄の種類はどれか。: 収益に直結（原文: 「「製造業に特化したAIソリューションを提供」「製造現場のAI導入を推し進めます」」）
- この事柄はどこまでの広がりを持つと書かれているか。: 一事業・一セグメント（原文: 「「製造工程」「自動車業界をはじめとする製造現場」」）
- 会社の製品・サービスにとって、これはどういう新しさか。: 既存領域の新製品（原文: 「「AI外観検査技術に関する特許を共同出願」「熟練者の判断プロセスを再現するAI技術を開発」」）
- 発表の中心にある製品・サービス・成果は、誰のものか。: 他社との共同（原文: 「「ダイハツ工業が長年培ってきた…知見と、当社が持つ…AI実装技術を融合」」）
- 発表の対象が当社本体ではなく、子会社・グループ会社の事柄か。: なし（原文: 「「株式会社ＶＲＡＩＮ Solution…当社」」）
- 「初」「唯一」「No.1」などの優位性の主張があるか、あるとすれば根拠は示されているか。: 優位性の主張なし（原文: 「該当する優位性表現なし」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 記載なし（原文: 「「日本のモノづくりの競争力強化に貢献」」）
- 実際に使われている・売れていることを示す記載はどの程度あるか。: 利用実績の記載なし（原文: 「導入先・利用件数に関する記載なし」）
- 競合製品や従来手法との違いが、具体的に述べられているか。: あり（原文: 「「従来の一般的なAI画像処理や検査システムでは自動化が極めて難しく」」）
- 製品名・型番・規格名・特許や認証の番号など、後から特定できる固有の識別子が示されているか。: なし（原文: 「特許番号・技術型番の記載なし」）
- この書類はどの様式で書かれているか。: プレスリリース様式（原文: 「「PRESS RELEASE」」）
- 評価を表す表現がどれだけ使われているか。: 一部に強調（原文: 「「高品質なモノづくりの知見」「実効性の高いソリューション開発」」）
- 前提条件・不確実性・将来見通しに関する注意書きが付されているか。: あり（原文: 「「フィジカルAI領域の現場適用も模索し」」）