近年AIの利用が活発になり、製造業界において外観検査など業務の効率化への応用に高い関心がある。製造業界で利用されるAIは求められる性能が高く、多層な深層学習を用いることが多い。そのため実行に高価なコンピュータを要求されることが課題となっている。そこで本研究では安価なコンピュータであるエッジデバイスへの実装を目的として、深層学習を圧縮する手法を開発した。深層学習の1種であるオートエンコーダによる外観検査AIに対して低ランク近似やファインチューニングを組み合わせて圧縮処理を行う手法を開発し、AIを90%以上圧縮したところ、AIの精度が向上する結果が得られた。