株式会社KNiT（本社・大阪府大阪市中央区、代表取締役・窪内将隆）は2026年11月10日、AI画像解析サービス「GeXeL」を発展させた、ものづくりの次世代解析プラットフォーム「GeXeL Agent」（ジクセル エージェント）を発表しました。GeXeLが画像から測った数値を起点に、規格の判定、過去のロットとの比較、実験データを踏まえた次の実験条件の提案、報告のとりまとめまでを、生成AIに頼むだけで進められます。生成AIと外部ツールをつなぐ標準規格「MCP（Model Context Protocol）」に対応し、MCP対応の生成AIサービスに接続して使えるほか、生成AIの定期実行や社内の業務フローにも組み込めます。同社は2023年12月に設立されました。
測った数値をもとにした判定や比較に残る手間
同社によると、研究開発・品質管理・製造の現場では、顕微鏡で撮った画像から粒子の大きさや形を測り、製品の良し悪しや次に試す条件を決めていますが、数値をもとにした判定や過去との比較、条件の検討、報告書の作成は、別々のソフトや表計算で行うことが多く、担当者の経験と手間に頼っています。同社は、生成AIは画像を言葉で説明できても、数百個の粒子を1つずつ測ることや、実験データから予測することは得意ではないとしています。そのためGeXeL Agentでは、計算はGeXeLが担い、生成AIはその結果をもとに判定し、次に打つ手を示します。
800種以上の解析モデルで94項目を計測
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使って泡・細胞・粒子などを1つずつ見分け、大きさや形など94項目を計測できます。実験条件と結果をまとめた表から予測モデルを作り、次に試す条件を提案することもできます。回答に出る個数や大きさ、予測値には、GeXeLが解析・計算した値をそのまま使い、誤検出の除外に使った基準も記録に残るため、判定の根拠を後から確かめられます。解析する画像は生成AIサービスを経由せずに、GeXeLに直接アップロードします。
使える場面として、同社は品質管理での出荷時の規格判定（「この3ロットの粒径が規格内か調べて」と頼むと、規格を外れたロットと、規格を超えた粒子の数を返す）、研究開発での培養条件の検討、製造での不良の原因調査を挙げています。
展示会で初公開し価格は問い合わせ
GeXeL Agentは、11月11日に開幕する「エヌプラス(N-Plus)2026」（東京ビッグサイト）の同社のブースで初めて公開します。価格や提供形態、対応する生成AIサービスは問い合わせとしており、手持ちの画像での試用と先行導入の相談も受け付けています。GeXeLは2024年7月に始めた、研究開発や品質管理の現場で扱う画像をAIが自動で数値化するクラウドサービスで、これまでに100社以上が利用しています（2026年9月末時点）。
AIツールを比べるときに見ておきたい点
編集部では、個数や大きさなどの数値はGeXeLが計算し、生成AIはその値をもとに判定や提案を行うように役割を分け、判定の根拠を記録に残す点に注目しています。AIツールの比較ハブには、DataRobotやMatrixFlow（不良品検知・売上予測）など、業務にAIを取り入れるためのプラットフォームが載っています。価格や提供開始の時期はリリースに書かれていないため、自社で計測している画像の種類と、使っている生成AIサービスがMCPに対応しているかを確かめておきたいところです。
出典: 株式会社KNiTプレスリリース（PR TIMES・2026年11月10日配信）
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000159641.html