Service
AIの目で、見えなかった価値を発見する
画像認識・分類・異常検出のAIモデルをお客様のデータで構築します。外観検査の自動化、農産物の品質判定、映像分析など、人の目に頼っていた判断をAIで高速・高精度に自動化します。
クラウド推論に加え、NVIDIA Jetson等のエッジデバイスでのリアルタイム推論にも対応。自社ツール「IRIS-Studio」でノーコード運用も可能です。
画像AIは「一度作って終わり」ではありません。データ収集→学習→デプロイ→モニタリングのサイクルを回し続けることで精度が向上します。最初のPoCで十分な精度が出なくても、データを蓄積し改善を重ねることで実用レベルに到達できます。
「AIを導入すること」ではなく「現場の課題を解決すること」をゴールにしています。AIが最適でない場合はルールベースの処理を提案することもあります。
お客様のデータに特化した画像認識AIモデルをゼロからトレーニングし、高精度な認識を実現します。YOLOv8、EfficientNet、Vision Transformerなど最新の手法を活用します。
GPU最適化により、カメラ映像のリアルタイム解析にも対応します。TensorRTやONNX Runtimeによるモデルの推論最適化で、30fps以上のリアルタイム処理が可能です。
NVIDIA Jetson等のエッジデバイスでの推論に対応し、クラウド不要で高速な判定が可能です。モデルの量子化やプルーニングにより、エッジでも高い推論速度と精度を両立します。
ノーコード画像AI構築ツールIRIS-Studioの活用で、導入・運用コストを削減できます。AI専門家がいなくても現場で継続的な精度改善を行える環境を提供します。
学習データの収集戦略の立案からアノテーションルールの策定、品質管理まで一貫して支援します。効率的なアノテーションワークフローの構築で、データ準備のコストと時間を最小化します。
回転・反転・色調変換・ノイズ付加などのデータ拡張により、少ないデータでも高精度なモデルを構築します。転移学習の活用で、初期段階から実用的な精度を達成します。
正常品のデータのみから異常を検出する教師なし学習アプローチにも対応します。不良品のサンプルが少ない場面でも、高い検出精度を実現する手法を提供します。
画像解析の精度を最大化するためのカメラ選定と照明環境の設計を行います。撮影条件の安定化がAIの精度に直結するため、現場環境の調査と最適化を丁寧に実施します。
本番環境でのモデル精度をモニタリングし、精度低下の兆候を早期に検知する仕組みを構築します。自動的な再トレーニングパイプラインで、継続的なモデル品質の維持を実現します。
検査結果や分析データを分かりやすく可視化するダッシュボードやレポート機能を提供します。不良傾向の分析や品質トレンドの把握に役立つデータを、経営層にもわかる形で整理します。
学習に必要な画像データの収集方法を設計し、データの品質を分析します。既存の画像データがある場合はその品質評価を行い、不足している場合は撮影環境の設計やアノテーションルールの策定をサポート。データの偏りやノイズを事前に把握し、効果的な学習戦略を立案します。
AIモデルの設計・トレーニング・精度検証を繰り返し行います。ベースラインモデルの構築から、ハイパーパラメータチューニング、データ拡張の適用、アンサンブル手法の検討まで、精度を最大化するための試行を重ねます。お客様の求める精度・速度のバランスに合わせた最適化を行います。
開発したモデルを既存の業務フローやシステムに組み込みます。カメラの選定・設置レイアウトの提案、照明条件の最適化、判定結果の後続処理（アラート通知・データ記録・不良品排出）の設計まで、現場で運用可能なシステムとしてトータルに構築します。
本番データでのモニタリングと、精度向上のための継続的な改善を行います。推論結果のログ分析から精度低下の兆候を早期検知し、追加学習やモデルの再トレーニングで対応。運用中に蓄積される新しいデータを活用した継続的なモデル更新の仕組みを構築します。
画像解析AIの導入は、まずPoCで実現可能性を確認し、精度に確信を得てから本格開発に進むステップが一般的です。対象の画像データの特性や求められる精度・速度によって最適なアプローチが異なりますので、お気軽にご相談ください。
PoC・検証
150万円〜
モデル開発
400万円〜
システム一式
800万円〜
※ 価格はすべて税別です。要件により変動します。詳しくはお問い合わせください。
目視検査をAIで自動化するシステムを開発しました。検出精度99.2%を達成し、検査工数を80%削減。人の目では見落としがちな微細なキズや色ムラも確実に検出し、品質管理の信頼性が大幅に向上しています。24時間稼働の製造ラインでも安定した検査品質を維持しています。
カメラ画像から農産物の等級を自動判定するシステムを構築しました。形状・色味・キズの有無を総合的に評価し、熟練者と同等の判定精度を実現。選別作業を大幅に効率化するとともに、判定基準の統一化により品質のばらつきも解消しています。
タスクの複雑さによりますが、一般的な画像分類で数百〜数千枚、物体検出で数千枚程度が目安です。転移学習やデータ拡張の活用により、少ないデータでも実用的な精度を達成できる場合があります。データ収集の戦略立案からアノテーション作業の効率化まで、サポートいたします。
はい、IRIS-Studioはノーコードで画像AIの構築・運用ができるツールです。画像のアップロード、アノテーション、モデルのトレーニング、推論テストまで、すべてGUIベースで操作可能です。お客様自身で学習データの追加やモデルの再トレーニングを行えるため、AI運用の内製化に最適です。
多くの場合、既存のカメラ設備をそのまま活用できます。ただし、画像解析の精度はカメラの解像度や照明条件に大きく影響されるため、事前に現場環境を調査させていただきます。必要に応じてカメラの追加や照明の改善を提案し、最適な撮影環境を整えた上でシステムを構築します。