工場設備やシステムの定期的な目視検査は、予知保全において不可欠です。従来の目視検査では、画像認識データを「正常」と「異常」に分類し、ブラックボックス化された一般的なAIアプローチに基づいて判断されていました。AIの予測結果がどのような計算過程を経て得られたものなのかわからない為、たとえ精度が高かったとしても、その予測の根拠がわからないという問題があります。そこで、予測結果を評価できる新しいAIアプローチ（説明可能なAI）を用いて、モデルのデバッグ、モデルの最適化をすることで信頼性の高い目視結果を導き出すことが可能となります。
本ウェビナーでは、目視検査結果の過程の見える化を実現するために、最先端のAIテクノロジーと、異常検知手法を活用した事例を交えてご紹介いたします。
※異常検知手法とは:　大多数のデータとは振る舞いが異なるデータを検出する技術手法です。