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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・分析プロジェクト、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

服のカテゴリの自動分類タグ付け

従来行っていた、膨大な商品データを手動でカテゴリに分類し、それに関連する検索用のタグを付与する作業について、自動で分類しタグを付与するアルゴリズムを構築。これにより、人的作業の効率化やコスト削減、誤ったタグが付与されるヒューマンエラーの解消を実現。

ロボットのAI化による業務効率化

ピッキング・ねじ締め・組み立てなど汎用的な作業を行うロボットは稼働前に複雑なプログラミングを行う必要がありますが、AIを用いてプログラム不要のロボットを作ることで、ロボットの実稼働までにかかる膨大な準備期間を短縮。従来のプログラミングでは対象物を二次元上の輪郭で認識させていたところを、汎用的で高精度な物体認識を行うために単眼カメラのみで対象物の形状と三次元姿勢を推定することで、プログラムが不要となります。これにより、ルールベースでの物体認識を行うことなく対象物を認識でき、準備期間の短縮と柔軟な製造品種変更が可能となります。また、色味や影等の撮像環境の変化に影響を受けにくいため、さまざまな環境下でロボットの利用が可能となります。

産業
分析テーマ
活用データ
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正常な画像データのみを活用した外観不良検知

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構築。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です。

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単眼カメラによる深度推定

単眼の車載カメラ映像を用いて距離の推定を行い、複眼カメラ同様の精度を実現。学習の際は複眼で撮影した動画を使用して深度推定アルゴリズムを構築しており、実運用時には、単眼で撮影した映像を用いた推定が可能です。また、車・人・信号・標識などの物体を認識するアルゴリズムと組み合わせることで、認識した物体までの距離も推定可能です。小型の単眼カメラで実現可能のため、コストダウンと省スペース化に繋がります。

産業
分析テーマ
活用データ
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売上予測に基づく食材調達の最適化

賞味期限がある商品を扱う店舗にて、販売不振による過剰在庫の発生・需要過多による材料不足などの販売機会損失を防ぐため、日々の売上データ等を用いて最適な材料調達量や商品の売れ行きなどを予測するアルゴリズムを構築。売上データ、商品データ、店舗データの他に、気象データ、イベントデータなどを採用することで、精度の高い最適化アルゴリズムを実現。

AI・分析プロジェクトにおけるマネジメント職育成支援

AI・分析プロジェクトのマネジメント担当者様向けに、プロジェクトガイドラインの策定方法から、目的・KPI設計・評価方法、AIアルゴリズムの概要などを学ぶことで自社でのAI・分析プロジェクトを円滑に進めるための知識を習得。

データサイエンティスト育成支援

データドリブンマーケティングを促進することを目的として、マーケティング担当者様向けに、ALBERTのデータサイエンティストが基本的な統計学やRの基礎プログラム等の講義を実施。データに対しての正しい見方や評価方法を学ぶことで、実践で活用できる知識を習得。