SERVICE

ALBERTができること

お客様の課題解決において、ALBERTの各サービス(AI・データ分析/研究開発支援、プロダクト、データサイエンティスト育成支援)が実現できることを、
テーマ・活用データ・分析手法・産業別にご紹介いたします。

ピックアップ

電力需要の予測

電力需要の予測

過去の電力需要および気象データ、曜日データをもとに、エリアごとの電力需要を予測するアルゴリズムを構築。時間単位で精度を検証することで高精度な予測アルゴリズムを実現。これにより過剰な発電によるコストを抑えます。

詳しくみる
建造物の外壁劣化度診断

建造物の外壁劣化度診断

従来、作業員の主観や経験値で判断していた建造物の外壁劣化度診断について、画像データを用いて自動で判定するアルゴリズムを構築。学習データと検証データを活用し画像データを劣化度ごとに分類することで、学習データとの正誤率等を確認し、精度を評価。これにより、人的作業のコストの削減および診断結果の標準化を実現。

正常な画像データのみを活用した外観不良検知

製品の外観画像から製造の異常を検知、AIの判断根拠を可視化

不良データがない場合にも、正常時の画像データを数百枚学習し、正常ではないと判断された画像に対して「不良」と判定する外観不良検知アルゴリズムを開発。これにより、人の目による再検査が大量に発生する従来の外観検査装置とは異なり、人の目による判断に近いアルゴリズムを用いて再検査を減らすことで、人手不足を解消できます。また、注目箇所の可視化により画像内のどこを重視して判断したのかを確認できるため、判断のブラックボックス化を回避可能。(Explainable AI, XAI:説明可能なAI)

詳しくみる
複数のセンサーデータを活用した製品劣化度合い判定アルゴリズム

複数のセンサーデータを活用した製品劣化度合い判定アルゴリズム

使用に伴い摩耗・劣化していく製品の状態を判定するためのアルゴリズムを構築。現状は高価なセンサーを用いていたが、複数の安価なセンサーに置き換えることで安価かつ高頻度に製品状態を判定できるように改善。様々な種類の特徴量を作成することにより、製品の劣化度合いや劣化の種類を正確に判定できるアルゴリズムを実現。

獣医療における皮膚病の自動判定

機械学習による獣医療の皮膚病判定

スマートフォン等のカメラで撮影した動物の皮膚の画像に対し、診断候補となる皮膚病名を確率的に判定する仕組みを構築。同じ病名ごと・同じ個体ごとでそれぞれ学習することで判定精度が向上。これにより、医師の診察業務の効率化や、飼い主が撮影した患畜の画像を獣医師に送信して判断を仰ぐなどの遠隔対応を実現。

産業
分析テーマ
活用データ
データ活用プロフェッショナル人材の育成

データ活用プロフェッショナル人材の育成

企業様におけるデータ活用のプロフェッショナル人材育成を目的とし、高度な育成カリキュラムを用いて、ビッグデータ解析基礎プログラムを実施。分析手法理論を学び、実データを用いた演習を行うことで、実務で即戦力となる専門的な知識と実践力を習得。

3次元空間における位置推定・地図作成

自動運転やAGV、ロボティクス等の分野で採用され、近年注目を集めている3次元データの活用方法の一つである「3次元SLME(Simultaneous Localization and Mapping)」を用いて、LiDARやDepthセンサーのような三次元センサー、またはRGBの単眼カメラ、IMU等のセンサーを使用して3次元空間における位置特定と地図作成を同時に行います。これにより、GPS等の使用できない屋内やトンネル内での自動運転、自走式ロボットの要素技術を実現。