岐阜大学の加藤邦人教授のチームは大規模視覚言語ＡＩ（人工知能）を基に、少ないデータから高度な判定を行う汎用外観検査ＡＩを開発した。世界初となるこの研究開発により、異なる種類の製品に対しても１つのＡＩで検査を行うことが可能だという。

近年、言語と画像を高度に理解する広い一般知識を持ったＡＩが登場した。だが、これらは外観検査という特殊な機能は備えていなかった。大量の外観検査画像とその説明文を学習したＡＩを開発した。

また、未知のデータに対して推論を行う「Ｉｎ－ＣｏｎｔｅｘｔＬｅａｒｎｉｎｇ」技術を用いて、少ない例示だけで検査対象に特化した知識を付加することに成功した。

また、大規模言語と画像認識モデルを持つ「大規模 Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｌａｎｇｕａｇｅ モデル」を用いたことで、不良と判定した理由を言語として出力することが可能となった。これにより、ＡＩ外観検査における説明性の問題は大きく改善している。

研究チームは今後について「さらに大量のデータで学習し、モデルの改良による精度向上や汎用化、より複雑な例示を可能とするよう改良を行っていく」とコメントしている。