多くの工場では、製造工程における目視検査の自動化が課題となっている。そこで、高度な分析が可能なディープラーニングを用いたAI画像検査の適用が進められている。しかし、AIは学習したデータに基づき判定されるため、学習データに含まれない未知の異常の検出が困難な場合がある。近年、この問題に対し、特徴量空間を用いた異常検知の活用が進んでいる。今回、良否判定するCNNに距離学習を用いた特徴量分布の学習を追加し、未知異常の検出精度の評価を実施したので、これを報告する。