近年、AIによる画像分類の発展に伴い、生産現場においてもAIを使った外観画像検査が推進されている。しかし、運用当初は高い検査精度であっても、運用開始後に経時変化に伴って徐々に検査精度が低下し、AIモデルが劣化してしまう課題がある。AIモデルの劣化は不良品流出につながるため、早期に検知して対策することが必要である。弊社では、これまで特徴量空間を利用した異常検知技術を開発してきた。その技術を応用し、特徴量空間を利用したAIモデルの劣化検出技術を新たに開発した。開発したAIモデル劣化の検知手法と画像検査への適用検討結果について報告する。