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AI導入をお手伝いします

「AIよろず相談所」では、お悩みの課題に対してお客様と一緒に取り組み、
AIを身近な活用ツールとしてご提供いたします。

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中小企業もデジタル化が推進されているけど…

AI導入のメリットってなに?全然わからない!

みなさまのAIお悩み事例

なにから手をつければ良いのか 試すにも高額で手がでない 使いこなす技術知識が不安 検査や選別は人力で行っているが、AIを適用できるの? AIで属人化と業務フランを解消できるのか?

AI(人工知能)のメリット

AIは大量のデータからパターンや判定技術を弾き出し、新しいデータを「分類」することに長けている技術であるため、物事をより効率化できるメリットがあります。また、24時間体制の監視システムをAIに置き換えるなど、応用はさまざまです。

AI画像認識のメリット

AI画像認識は、主に良否判定などの検査業務や対象物の識別を必要とする業務など広く活用されています。これまで、人の経験とノウハウによって遂行されてきた業務にAI画像認識を適用することで、業務効率化が実現できます。AIを活用し、業務を効率化することで、注力するべきコアな業務に取り組む時間を確保できます。

中小企業様でも活用中!

AI画像認識システム「Airry(エアリー)」で作業効率化

導入事例をみる

学習機能搭載

AI画像認識システムのしくみ

事前に教師データから学習を行い予測モデルを作成します。

AI画像認識に予測モデルを実装、画像を入力、検知・分類後、出力します。

Start Pack

システムの特徴

「複雑な知識は不要」

画面に従って操作するだけのシンプルな画面インターフェース。AIに関する複雑な知識は不要です。

「自由度の高い学習モデル」

お客様が準備した画像から学習モデル(認識させたい画像)を作成できます。

学習と推論を実装した
「ハイブリットシステム」

認識させたい画像を作成する学習モデル作成機能と、良否などの判定を行うAI推論判定機能を実装したハイブリットなシステムです。

ご準備は画像データのみ!他社よりも一歩先に行きたい方必見!
簡単、気軽に、お試しいただけます。

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システム導入事例

弊社のAI画像認識システム「Airry(エアリー)」は様々な業種でご活用いただいています。

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外観検査

事例その1製造業における容器の不良個所検知

概念実証(PoC)を通じて、弊社のAI画像認識システム「Airry」がお客様業務にどの程度適用できるか取り組んでいただきました。検証の結果、大きな負担削減により業務の効率化を期待できる結果となりました。今後、更に精度向上を図っていき、脱属人化と生産性向上の実現に向けて、サポートしてまいります。

実験概要
  • 容器の製造工程における良否判定に適用
  • 外部インターフェースとしてコンベアと連動
導入事例をみる

システム導入の流れ

弊社はパッケージシステムのご提供ではありますが、
お客様が活用されたい業務内容や規模を1件1件ヒアリングさせていただくところから始めさせていただきます。 AIに関する悩みや課題に対して、一緒に検討させていただき、AIを身近なツールとして活用いただけるようご提案いたします。

ヒアリング
事前評価

ヒアリング事前評価
  • 説明 ・ 要件確認
  • 画像確認
  • 実現性に関する評価
  • 概念実証ご提案

概念実証
(PoC)

概念実証
  • 可用性に関する評価
  • システムご提案

システム化

システム化
  • 要件お見積
  • 設計・製造
  • テスト・導入

ヒアリング・事前評価

まずはお客様のご検討内容を確認させていただきます。ヒアリング内容をもとに簡易事前評価を実施し、実現性を報告いたします。

AI画像認識システムの活用方法についてヒアリング

  • お客様がお考えになっている「AI画像認識システム」の要件と活用方式をご確認いたします。
  • 実際の画像を確認させていただき、サンプル画像10~20枚程度を提供していただきます。

※「機密保持契約書」(NDA)の締結も行っております。

お客様毎にAIエンジンを選出

  • AI画像解析エンジンは、多種方式が出回っておりますので、まずはお客様の考え方に適合したエンジンの選出を行い、弊社テスト環境に設定します。

実現性の評価を行い、結果をご報告

  • 弊社テスト環境にて、サンプル画像での機械学習を実施します。
  • 実証テストを行い、実証結果と実現性に関する回答をご報告いたします。

概念実証(PoC)

事前評価による実現性をクリアした内容について、さらに深堀を行い、システム化に向けた可用性の確認を、弊社環境にて進めていきます。

画像(教師データ・お試し画像)の準備をしていただきます。

  • 教師データ(ラベル付き画像):100~1,000枚程度(枚数は要件により前後)
  • AIで判定評価する画像:100枚程度(同上)

弊社環境にて「DeepLearning」(機械学習)を行い、
予測モデルを作成します。

  • お預かりした画像枚数を200倍程度、機械で増殖させます。
  • ネットワーク深度、試行回数の組み合わせを複数回行います。

「AI画像認識システム」にて画像の判定評価を実施します。

  • AIで判定評価する画像を「AI画像認識システム」に分類・検知させます。
  • 分類・検知結果をもとに以下の観点よりレポート作成を行い、ご説明いたします。

※正答率、正答/不正答の画像まとめ、正答率向上のためのアドバイス(追加画像)

システム化

概念実証(PoC)の結果を踏まえ、お客様が適用されたい業務や規模に応じたシステム導入の要件を整理させていただき、 お見積をご提示いたします。ご契約後はシステム構築~納入まで実施いたします。

小さなことでもお気軽にご相談ください。

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よくあるご質問

自社の業務に本格導入する前に試すことはできますか?(AI Start Packについて)
弊社ではお客様のご検討内容が実現可能かを試していただける「AI Start Pack」というサービスをご用意しております。概念実証、実現可否のご報告、活用方式について、スモールスタートでご提案させていただくサービスとなっています。
AIは高額なイメージがありますが・・・
最小構成としてGPU付き高性能パソコンと弊社システムを組み合わせてのご導入も可能ですが、価格帯は適用範囲によって変動することがございますので、ご注意ください。詳しくはお問い合わせください。
AIって難しそうだし、使いこなす自信がないのですが、大丈夫ですか?
弊社の経験やノウハウのなかで最適な範囲をご提案させていただきます。まずはお気軽にお問合せください。
検討するにあたって、何を準備すればよいですか?
準備いただくものはございません。まずは、どのような業務にAIを活用されたいかお聞かせください。

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