タクミノメ

画像認識をPoC・開発・運用まで
一貫して任せたい

画像認識AI構築における課題整理・AI構築・システム開発・ 運用をワンストップでご支援いたします。

画像認識 ワンストップ支援 3つの特長

画像認識AI構築プロジェクトを、課題整理・AI構築・システム開発・運用まで、ALBERTのデータサイエンティストがワンストップでご支援するサービスです。

経験豊富なデータサイエンティストが、複数のニューラルネットワークを選択しパラメーターの設定やデータ拡張を実施することで、高精度なAI構築が可能です。 画像認識に不可欠とされるタスク「画像分類」「物体検出」「領域検出」「マルチラベル分類」「異常検知」はもちろん、「侵入者検知」「文字認識」「深度推定(距離推定)」など、画像・動画データを活用したAI構築について、なんでもご相談ください。

  • 画像認識AIをワンストップで構築

    お客様のビジネス課題を解決するため、オーダーメイドで画像認識AIを構築します。専門性の高いデータサイエンティストならではの知見により、自社の知見のみでは実現できないような高精度なAIアルゴリズムを実現いたします。

  • 100件を超える画像認識AI構築実績

    自動車・製造・金融・通信・流通などさまざまな業界でのプロジェクト実績と経験があります。あらゆる業界が抱える課題を、解決に導きます。

  • 高い分析力を誇るデータサイエンティストが多数在籍

    ALBERTには、さまざまな領域で高度な研究を行ってきた専門家が集まっており、データサイエンスをビジネスへ応用できる実装力があるデータサイエンティストが150名以上※在籍しています。
    ※2019年4月現在

画像認識 ワンストップ支援 ご支援の流れ

豊富なノウハウを詰め込んだALBERTの画像認識技術で、課題整理・AI構築・システム開発・運用をワンストップでご支援いたします。

主な流れ(一例)

画像認識 ワンストップ支援 実施例

画像認識技術はあらゆる業界のさまざまなシーンで活用可能です。

外観検査

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。

車両識別・構造物識別

車載カメラの動画データを用いて障害物、走行車、歩行者等を自動的に識別するアルゴリズムを構築。これにより、レーンごとの車両有無を特定し、自車が走行しているレーンの特定が可能。また、従来の画像認識手法をディープラーニングに置き換えることにより、道路上の白線や縁石などの識別困難な画像の識別精度向上を実現。

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。

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。

製品タグ付け

従来、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。

洗浄状態の確認

使用して汚れた道具の洗浄状態の確認について、従来目視で行っていたが、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。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。

侵入者検知・監視

立ち入り禁止エリアにカメラを設置し、カメラ映像を用いて侵入者を検知するアルゴリズムを構築。24時間365日の対応を実現することで監視員の対応コストを削減し、犯罪を未然に防止できます。

深度推定(距離推定)

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。

文字認識

スキャナーから読み込んだ文書の画像データのレイアウト解析を行い、項目ごとの文字列(活字)を認識して返すアルゴリズムを構築。画像を補正するアルゴリズムを活用して透かし模様等のノイズに頑健なアルゴリズムを構築することで、OCR(光学的文字認識)では精度が出ないような画像に対しても文字認識精度を向上でき、99%以上の正答率で識別に成功。これにより、これまで人の手で行っていた入力作業を自動化し、コストやミスを削減。

ロボットのプログラミング不要化

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において、稼働前にエンジニアが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、より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に。

株式会社ALBERTでは、画像認識以外のAIアルゴリズム構築・システム開発についても 数百のプロジェクト実施経験がございます。