八千代エンジニヤリング株式会社（本店：東京都台東区、代表取締役社長執行役員：高橋 努）は、コンピュータビジョン研究において世界で最も権威のある国際会議CVPR（The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition／下記参照）のワークショップで開催された国際コンペティション「VAND 4.0 (Visual Anomaly and Novelty Detection) Challenge」において審査員特別賞（Jury Prize for Best Paper）を受賞しました。

左：会場で論文ポスターの説明をする弊社研究員 右：受賞証明書

「VAND 4.0 Challenge」は、画像異常検知モデルの構築と精度を競う国際コンペティションです。4回目となる本年は、製造業などの課題解決を目的とした「Industrial（産業）トラック」と「Retail（小売）トラック」が設定され、弊社はIndustrial（産業）トラックに参加しました。

弊社のCVPRワークショップでの受賞は2024年のAI City Challengeの受賞に次いで2回目です。
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・弊社の提案と受賞内容について・

弊社が提案した手法は、優れたアイデアと方法論的設計が審査員から高く評価され、審査員特別賞（Jury Prize for Best Paper）に選出されました。本手法の特長は以下の通りです。

● 追加学習が不要（Training-Free）
大規模な基盤モデル（DINOv3）を活用し、正常な画像から基準となる空間（正常部分空間）を構築することで、AIへの追加の学習（トレーニング）を行わずに異常を検知することに成功しました。これにより、導入コストや開発期間の大幅な削減が期待できます。

● 製品に依存しない汎用的な設計（Category-agnostic）
従来手法の多くが製品（カテゴリ）ごとにハイパーパラメータや処理手順を調整していたのに対し、本手法はすべての製品カテゴリに対して単一の設計で対応可能です。

● 環境変化に強い高精度な検知
モデルの深層レイヤー（Deep Layer）の特徴を抽出・活用することで、照明条件が変わるような環境下においても、精度を大きく落とすことなく安定した異常検知を実現しました。

本論文の詳細および解説動画は、以下よりご覧いただけます。

■ 論文レポート（GitHub）：https://github.com/riips/VAND4.0_IndustrialTrack_Regular
■ 解説動画：https://drive.google.com/file/d/1qZIViM3va9Dd1SIfsKpKA6dBLW4be24S/view
■ 大会公式サイト：https://sites.google.com/view/vand4-cvpr2026/challenge

≪担当者のコメント≫　技術創発研究所 AI解析研究室 研究員 伊藤天詞

コンピュータビジョン分野の最高峰であるCVPRの場において、私のアプローチが審査員特別賞に選ばれ大変光栄に思います。本コンペティションでは、複雑な仕組みを追加するのではなく、大規模基盤モデルの深い層が持つ性質をシンプルに活かすアプローチを選択しました。
このシンプルな設計でありながら、照明などの環境変化に強い、高い汎用性を実証でき今後のさらなる発展性を示せた点が評価されたと感じています。
今回の受賞を大きな糧とし、今後も実社会の課題解決に直結するAI技術の研究に邁進してまいります。

弊社は業界に先駆け、社会インフラに関わる従来技術にデジタル技術を融合させ、社会課題解決に資する知見を探求する「技術創発研究所（RIIPS：Research Institute for Infrastructure Paradigm Shift）」を設けています。AI解析研究室では深層学習方式（ディープラーニング）を主軸に、従来作業・業務の自動化および社会資本の高度利用・最適化を目的として日々研究を重ねています。
今後ともデジタルを活用した社会インフラの高度化・効率化を目指し、日々研究・開発に取り組んでまいります。

・CVPRについて・

IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers：米国電気電子学会）が主催するコンピュータビジョン分野で最高峰の国際会議です。
名称：CVPR（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）
会期：2026年6月3日～7日
URL：https://cvpr.thecvf.com/