KNiTは、AI画像解析サービス「GeXeL」を発展させた解析プラットフォーム「GeXeL Agent」を発表しました。
画像から計測した数値と実験データをもとに、規格判定やロット比較、実験条件の提案まで生成AIから実行できます。
生成AIと外部ツールを接続する標準規格「MCP（Model Context Protocol）」に対応しています。
2026年11月11日から東京ビッグサイトで開催される「エヌプラス2026」で初公開します。
記事の概要
GeXeL Agentは、研究開発、品質管理、製造の現場を対象とする解析プラットフォームです。
GeXeLの画像解析結果を起点に、規格判定、過去ロットとの比較、報告書の取りまとめまで進められます。
MCP対応の生成AIサービスから、GeXeLの800種以上の解析モデルを利用できます。
泡、細胞、粒子などを識別し、大きさや形状など94項目を計測できます。
実験条件と結果の表から予測モデルを作成し、次に試す条件を提案できます。
回答に用いる個数や大きさ、予測値は、GeXeLが解析・計算した値です。
誤検出の除外基準を記録でき、解析画像は生成AIサービスを経由せずGeXeLへ直接アップロードします。
GeXeLは2024年7月に開始され、2026年9月末時点で100社以上が利用しています。
記事のポイント
- 画像計測をAIに依頼： MCP対応の生成AIからGeXeLを呼び出し、画像内の泡や粒子などを計測できます。
- 実験条件を提案： 画像から得た数値と過去の実験結果を分析し、次に試す条件を提案できます。
- 計算根拠を記録： 判定や予測にはGeXeLの計算値を使い、誤検出の除外基準も後から確認できます。
このニュースがもたらす影響
- 導入検討企業： 画像計測後の判定や報告までを個別作業として設計している企業は、既存の生成AIとGeXeLの役割分担、根拠記録、社内フローへの組み込み方を見直す必要がありそうです。
- 同業サービス提供者： 画像解析の精度だけでなく、外部の生成AIから利用できる接続性や、判定・予測の計算根拠を残す機能が、製造業向けサービスの比較軸になる可能性があります。
- 品質管理部門： ロット比較や規格判定を担当者の経験に頼っている現場では、数値の取得から判断までの手順を標準化し、記録可能な形で生成AIに委ねる検討が求められそうです。
このニュースの背景
研究開発・品質管理・製造の現場では、画像から数値を測った後の判定や比較、実験条件の検討、報告書作成が別々のソフトや表計算に分かれていました。
そのため、担当者の経験や手作業に依存し、工程間の連携にも手間がかかっていました。
GeXeLは2024年7月から画像の数値化を自動化しており、2026年9月末時点で100社以上が利用しています。
一方、生成AIは画像を言葉で説明できても、多数の対象を個別に計測したり、実験データから予測したりする作業は得意ではないとされています。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
株式会社KNiTのプレスリリース（2026年11月10日 10時00分）ものづくりの次世代解析プラットフォーム「GeXe…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000159641.html