読み取る、確かめる、
現場で動かす。
画像と音のモデルを自社で作り、LLM の出力を業務の決まりで確かめる仕組みを組み、クラウドから小さな機器の中まで動かします。どれか一つではなく、つなげて使えることが神戸ソフトの強みです。
1 つの仕組みで、5 つの見方。
1つのアーキテクチャで、分類・物体検出・回転矩形（OBB）・セグメンテーション・姿勢推定の5タスクに対応。既存の検出器のコードを使わず、一から実装しています。
- NMS（重複除去の後処理）が不要で、推論が速く組み込みやすい
- n / s / m の3サイズ。最小の n は約220万パラメータ
- ONNX 書き出しで、スマートフォンやエッジ機器にそのまま載せられる
nagi.vision
- 対応タスク
- 5
- 最小モデルのパラメータ数
- 2.2M
- 後処理なしで推論
- NMS-free
分類・物体検出・回転した物の検出（OBB）・領域の切り分け（セグメンテーション）・姿勢の推定（ポーズ）。外観検査、数を数える、人の動きを見る、といった用途に使います。
聞く・話す・澄ませる。
日本語と、機器の中での動作を前提に。
聞く（認識）・話す（発話）・澄ませる（ノイズ除去）。音声まわりを日本語前提で自社開発し、端末の中でリアルタイムに動くことを重視しています。
nagi.voice.denoise
ノイズ除去
声はそのまま、周囲の雑音だけを消すストリーミング型モデル。
- ― 元の位相を使って復元するため、声質やイントネーションが変わらない
- ― 因果的な設計で、20ms 単位のリアルタイム処理にも対応
- ― ストリーミング ONNX に書き出し、NPU・DSP 搭載機器へ組み込める
- SI-SDR改善（実録音サンプル）
- +11.4dB
- マイコンNPUでの1フレーム処理
- 約6.6ms
- 実時間より速い（16kHz版）
- 3.0×
nagi.voice.speech
音声合成（発話）
アクセント対応の日本語音声合成（Text-to-Speech）。
- ― 日本語のアクセントを考慮したフロントエンドで、自然な読み上げ
- ― 録音データから新しい声を追加学習できる
- ― 話速・声の高さを調整可能。24kHz で出力
- 出力品質
- 24kHz
- アクセント対応
- 日本語
- 録音から追加学習
- 声を追加
nagi.voice.asr
開発中音声認識
端末内で動く、日本語の音声認識モデル。
- ― 大規模な日本語音声コーパスで学習を進めています
- ― オンデバイス前提の軽量設計
- ― NPU上での日本語音声認識（Whisper）の実装で得た知見を反映
LLM には、一度で正しく作らせない。
LLM は、ときどき決まりから外れ、それらしい作り話もします。そこで、作った結果をその場で確かめ、外れていれば理由を添えて直させる仕組みを組みます。確かめ方を業務ごとに用意するのが、私たちの仕事の中心です。
形で確かめる
決まった項目・選択肢・JSON の形に合っているか。合わなければ、どこが違うかを伝えて作り直させます。
決まりで確かめる
文字数、表記、使ってはいけない表現、レイアウトの規則。業務の決まりをプログラムにして確かめます。
計算と照合で確かめる
金額の合計、型番、マスタとの照合。答えが一つに決まることは、LLM ではなく計算で確かめます。
別の目で確かめる
画像認識や別のモデルで、生成した結果を見直します。根拠の無い文や、写真と食い違う説明を見つけます。
使う LLM は、用途・費用・データの扱いで選びます。クラウドの大きなモデルと、社内やエッジで動かすオープンなモデルを使い分けます。
クラウドに送れない、待てない現場で。
ラインの検査、ドローン、案内板。通信を待てない処理や、画像や声を外に出せない処理は、現場の計算機で動かします。モデルの軽量化から、カメラ・設備の制御まで担当します。
-
Cloud
クラウド
大きな LLM が要る生成や、件数の多い処理。必要なときだけ計算機を起動して費用を抑えます。
-
GPU server
社内の GPU サーバー
データを外に出せない場合。オープンなモデルを社内で動かします。
-
Mini PC
小型 PC（NUC など）
ラインの横や現場に置いて、カメラや設備をリアルタイムに制御します。
-
Board + NPU
NPU を積んだボード
案内板や機器の中で、画像や音声の推論を低い消費電力で動かします。
-
MCU
マイコン
ノイズ除去のような処理を、マイコンの NPU に移植して動かします。
約6.6ms
ノイズ除去をマイコンの NPU に移植。1 フレームの処理時間
オフライン
Raspberry Pi 5 と NPU だけで、日本語の音声対話を完結（AnimaBox）
ONNX
量子化・蒸留で軽くして、機器ごとの推論の仕組みに書き出し
AI だけを納めて終わりにしません。
使われる場所まで、同じ会社で作ります。
既製のモデルで足りるか、
作るべきかからお答えします。
何をAIにするか決まっていない段階でも、試作で止まっている段階でも構いません。業務の流れと条件を伺い、どこから作るとよいかを一緒に整理します。ご相談とお見積もりは無料です。
