製造ライン異常検知とは？課題と対策・製品を解説

自動運転技術の開発において、正確なシミュレーションとAIモデルの学習は不可欠です。しかし、これらのプロセスは計算負荷が高く、開発期間を長期化させる要因となっています。SimAは、スパコン/HPCを活用して、これらの課題を解決します。SimAの導入により、開発期間の短縮、より高度な技術検証が可能になります。

【活用シーン】
・自動運転システムのシミュレーション
・AIモデルのトレーニング
・FPGAを用いた高速化検証

【導入の効果】
・開発期間の短縮
・より多くのシミュレーション実行
・AIモデルの精度向上

「DNN高速化サービス」は、お客様からDNNモデル、学習データ、精度評価指標などをお預かりして、目標の処理性能・推論精度を満たすDNNモデルを提供するエンジニアリングサービスです。
大規模・高精度なDNNモデルをスペックが非力な組込みシステムに実装する場合など、処理性能と推論精度のトレードオフの課題解決にご活用下さい。

『harBest』は、AI・人工知能開発で時間と手間のかかる学習データ作成を
低コスト・高品質に作成し、ノーコードでAI開発、 AIビジネス効果測定まで
完結出来るプラットフォームです。

画像・動画・音声などのアノテーションデータをWebで簡単発注。
全国多数のクラウドワーカーが作業を一斉に実施するため、データ作成の
高速化・低価格化を実現いたします。

【サービス内容】
■Data　アノテーションツール：”煩わしい”が省略されるデータ収集・作成
■MLOps　ノーコードAI・人工知能開発：ノーコードでAI開発から運用まで
■Manage　AIビジネスの可視化ツール：AIのビジネス効果を可視化

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

当社で取り扱う、『ZEUS-MULTIGPU/Ryzen-RTX4060 x2』をご紹介いたします。

AI、ディープラーニング、シミュレーション、高速計算処理に好適な
GeForce標準グラフィック、RTX4060を2枚搭載したマシン。

PCケースは、高さ170mmまでのCPUクーラー、最大9個の120mmファン搭載に
対応しております。

【PCケース 特長】
＜ANTEC P20C WHITE EEB＞
■PWMファン3個、強化ガラス搭載のE-ATX対応ミドルタワーケース
■8箇所のケーブルホールと幅広裏配線スペース
■フロント、トップに360mmサイズの大型ラジエータ搭載対応
■最大9個の120mmファン搭載に対応
■375mmを確保した拡張カードスペース
■高さ170mmまでのCPUクーラーに対応

※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

当社では、画像や音声データ解析といったAI技術を活用した
『製造業向け検査技術』を提供しています。

すでに「設備の故障検知」「目視検査の見落とし防止」といった導入例もあり、
AI導入を支援する「AIスタートアップメニュー」も準備中です。

また、AIの具体的な活用法などを講演する「企業向け無料AIセミナー」も実施。
現在、導入事例なども掲載した同セミナー資料を配布中です。

【掲載事例】
■センサーデータ解析(ディスク障害検知)
■音声データ解析(PCファンの異常検知)
■自然言語処理・強化学習(自動応答システム構築)

※詳しくは資料をご覧ください。お問い合わせもお気軽にどうぞ。
　セミナーのご案内もダウンロードいただけます。

※説明動画がありますので、是非ご覧ください。

Garbage In, Garbage Out.
正しくないデータを学習したAIは使い物になりません。
事実、AI開発者は80%の時間をデータの整備に費やしていると言います。

最新の研究結果や最強のアルゴリズムを使えば何とかなる？
いいえ。データを軽んじては最強のAIも宝の持ち腐れです。

正常画像に紛れ込んだ見つけにくい不良を放置して学習したら
できあがるのは紛れ込んだ不良に似た特徴は検出しないAIであり、
それは期待したAIではありません。
人なら感覚的にわかることでも、AIは融通が利きません。

では、すべての正常画像をくまなくチェックして、
不良が確実に映っていないことを保証すればよいのでしょうか？
それができれば良いですが、途方もない時間と注意力が必要です。

Roxy AIは不適切なデータは紛れ込むものと考えます。
紛れ込んだ不適切なデータは取り除いて綺麗にすればよい。
Roxy AIではAIの学習プロセス全体を通してデータを綺麗にできます。

データを綺麗にし、AIが学習しやすい条件を整えます。

当ホワイトペーパーでは、ディープラーニングの基礎はじめ、
3つの信号処理の例(音声コマンド認識・残存耐用時間の予測・
信号のノイズ除去)を解説しております。

これらの例を通して、信号処理タスクをよりすばやく行い、
より正確な結果を得る上で、MATLABを使用した
ディープラーニングがどのように役立つかを解説しています。

MATLABは、反復的に実施する分析や設計プロセスに適した
デスクトップ環境、そして行列と配列の数学を直接表現する
プログラミング言語が1つに組み合わさったソフトウェアです。

【掲載内容(抜粋)】
■はじめに
■ディープラーニングの基礎
■ディープラーニングネットワーク
■ネットワークの選択
■信号データに関して考慮すべきこと

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

DEEP∞(ディープ インフィニティ)は「NGC (NVIDIA GPU Cloud)」の設定サービスが付属したAI開発専用パソコンシリーズです。 NGC動作検証済みのため、ディープラーニング用フレームワークをダウンロードするだけで、環境設定や整合性を気にすることなく計算環境の構築ができ、業務へ導入するまでの時間を大幅に短縮します。

主なご利用用途
■ディープラーニング（deep learning）
■機械学習
■自然言語処理
■画像認識・画像処理
■需要予測
■音声認識・感情認識
■エッジAI・AI検査
■概念実証・PoC
■データサイエンス・生成系AI
■不良品検出・異常検知

【特長】
■コストパフォーマンスに優れたNVIDIA RTX A5000 を4枚搭載
■NGC (NVIDIA GPU Cloud)に対応・設定サービスが付属
■CPUの演算性能も重視した2CPUモデル
■旧世代製品のリプレース・学習速度の向上に

近年、DeepLearningのモデルを手軽に作成できるツール・サービスが
販売されております。
手軽に行えることになったことで、既にDeepLearningモデルの開発に
着手されている方もいらっしゃるかと思います。

DeepLearningのモデル作成の次に課題となるのは『精度向上』。
想定した精度が出ない時には、以下を実施することで、性能改善に繋がります。
　1.各種ハイパーパラメーターを変更する
　2.学習データを増やす
　3.学習データの"パターン"を増やす。
　　Ex.照明の明るさの違い、大きさの違い、速度の違い
　4.前処理を行い、データの特徴を分かりやすくする
　5.使用するモデルを複数種類の中から、比較検討する
　6.モデルのクラス設計を見直す
　7.複数モデルを組み合わせたアンサンブルモデルを構築する

しかし、これらの作業を行うためには、専門知識やデータを用意するための
時間と労力が必要となります。

当社の「DeepEye」を使用することで、これらの精度向上策を
手軽に行うことができます。

FPGAにおけるAIの取り組みをご紹介いたします。

”システックのAIソリューションシリーズ Vol.5”第5回目は
「AI アーキテクチャー編」となります

前回のFPGAシステムの構築から、AIのアルゴリズムをどの様な
アーキテクチャーでロジック化していったのかについて
ご紹介させて頂きます。

※事例の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。
　詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

三次元空間の物体を深層学習によって人工知能が識別
エッジコンピューティングも可能
カメラで手を映すとその形を AI が判断してロボットが指示通り動きます。
当社アルゴリズムは約20msで手の形を認識できるので、リアルタイムかつスムーズにロボットを操作することができます。
手をカメラの前にかざすだけでロボットを手軽に操作できます。
その他，手が汚れていてパネルが触れない，手袋をしていてタッチパネルが反応しない，コントローラを持ちたくないなど，さまざまな機械の制御に応用できます．
ラズベリーパイなどでエッジコンピューティングも可能です．

巨大な深層学習ネットワークを学習するのにGPUメモリが足りないという
問題がある一方、GPUはHDDやDRAMに比べて高価であり拡張が困難です。

その他のHWを利用することで単一GPUのみでの巨大なネットワークの
学習を実現！

【技術詳細】
■CUDA Unified Memoryを利用したデータのHDDへの転送
　・ユーザーが転送を意識することなくGPUメモリのデータを
　　Hostメモリへ転送可能
　・Nvidia Driverを拡張することで、Hostメモリが不足した際に
　　HDDへデータを転送する技術を実装
■計算グラフの解析
　・必要なデータのみをGPUに残し、他はHostメモリ、ストレージに移行、
　　計算が必要になりそうなタイミングでGPUに転送する技術の開発

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

「AIR-520」は、Phison社(本社：台湾)の特許技術である大量のデータをエッジで効率的に処理するためのAIシステム「aiDAPTIV+」 に対応したエッジAIサーバーです。

AMD EPYC 7003シリーズプロセッサ、SQ ai100 AI SSD、NVIDIA GPUカードなど高性能のハードウェアに加え、開発を支援するツール「AIR-520 for Gen AI Applications」と「NVIDIA AI Enterprise」を提供することで迅速な運用を実現します。

「AIR-520」は、システム規模やアプリケーションに合わせて、“L13B”、“L33B”、“L70B”、“L70B Plus”の 4モデルをラインナップしました。

当社で取り扱っている『LIPSense 3D Body Pose SDK 6.0』について
ご紹介いたします。

複数人の骨格と指の追跡を実現。工業、商業、ゲーム用途に
使用される製品です。

ご用命の際は当社へお気軽にご連絡ください。

【特長】
■3D深度カメラ
■関節の全身骨格トラッキング
■43人が追跡中
■両手の骨格追跡の結合
■スイングとよろめき動作
■統合と高速化のためのAPIラッパー

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

株式会社キューズフルでは、現場の状況を「見える化」するための
『製造業向けDX人材育成基礎研修』を行っております。

製造業で働く従業員や管理者を対象に、製造現場におけるDXを推進する
ための基礎知識と実践力を育成することを目的としています。

製造現場での「見える化」技術を活用し、現場で発生している課題を可視化
することで、効率的な改善活動や問題解決を行える人材を育成します。

【研修の内容】
■製造現場の「見える化」スキルの習得
■改善活動に役立つ実践的なスキル
■Googleアプリ活用による効率化
■DX推進の基礎力を強化

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

当社では、「国際規格ISO42001(AIマネジメントシステム認証)
紹介セミナー」の動画を公開しております。

2025年4月16日(水)に、ISO42001(AIMS)に焦点を当てたセミナーを、
新橋駅前の会場にてリアル開催しましたところ、多くの皆様にお集まり
いただきました。

当日参加できなかった皆様のために、セミナーの様子を撮影編集した
動画を公開。投影した資料もダウンロードご提供いたします。

ISO42001(AIMS)に興味をお持ちいただいている皆様、
どうぞご覧ください。

【詳細情報(一部)】
■開催日時：オンデマンド配信
■開催場所：オンデマンド配信
■費用：無料
■申込締切：随時

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

『Dynamic Neural Accelerator(DNA)』は高い演算能力・超低遅延・スケーラブルな
推論エンジンが特長の、柔軟性のある深層学習推論用IPコアです。

他の標準的なプロセッサと比較して優れた電力効率を誇りながら、
ストリーミングデータにおいて推論の超低遅延性を実現いたします。

ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。

【特長】
■超低遅延性AI推論用IPコア
■堅牢なオープンソースのMERAソフトウェアフレームワーク
■FPGAにも、ASIC・SoCにも搭載可能
(写真と下記リンクは、Bittware(日本Molex社)のFPGAカード・IA420FにDNAが搭載された例です）
　
※詳しくは下記リンクをご覧いただくか、PDFをダウンロードしていただくか、または弊社にお問い合わせください。
参照リンク：https://www.bittware.com/ja/ip-solutions/edgecortix-dynamic-neural-accelerator/

『DTAI150』は、AIを使った検査ソフトを開発する為の対象物の画像ファイルを
自動撮影をして画像ファイルを蓄えるシステムです。

対象物をステージに置いて、自動的に回転させながら画像を複数枚撮影可能。
煩雑な画像撮影が省力化でき、照明やカメラの調整が簡単に行えます。

カメラ、撮影ステージ、照明、パソコン、モニター、ソフトウエアをセットにして
簡単に画像撮影と保存ができます。

【特長】
■自動的に回転させながら画像を複数枚撮影可能
■煩雑な画像撮影が省力化できる
■照明やカメラの調整が簡単に行える
■撮影対象寸法の変更などの要望にお応え

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

株式会社Mitechでは、パートナー様および顧客様と協力して、
ディープラーニングなどの新たな技術を開発し、実際に実現します。

私たちのスタッフはすべて、日本および他の先進国の有名な大学を卒業。
彼らのほとんどは博士号を持っています。

当社は、応用機械学習のフロンティアで、機械学習アルゴリズムを開発、
新しいAI技術を実際に適用し、「画像特長と機械学習手法」を活用して、
「マシン想像力」になることを目指し、リアルライフ アプリケーションを
提供します。

【事業内容】
■コンピュータソフトウェアの企画・設計・開発及び販売、保守並びに
　顧客へのサポート業務
■コンピュータ及び周辺機器に関するソフトウェア・ハードウェアの開発、
　制作、販売、賃貸、輸出入及び保守、管理業務
■前各号に附帯する一切の業務

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

当社は、VAE、CNN、R-CNNなどディープラーニングの先進技術や、
ニューラルネットワークなどを利用した様々な人工知能システムを
開発しています。

具体的には、画像認識、映像解析、行動解析、ジェスチャー認識などの
開発を行っており、ディープラーニングに必要な教師データの自動作成も
行うなど、一貫した人工知能システムの開発を行っています。

また、スマートグラスやARグラスを利用した物体認識技術なども開発を
進めており、工場内作業、組み立てシミュレーション、トレーニングや
リハビリ、教育、医療分野などへの応用が可能です。

【実例】
■ユーザーが身につけたものに好適な服を提案する
　AI（人工知能）変身システム
■部品の落下、衝撃、軌道を検知するシステム
■ロボット連携定型作業で単純作業のミスを検知
■工場での人為的なミスを減らして品質向上する商品検査システム
■商品異常検知システムで見落としがちな商品の傷や汚れを検知する　など

※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問合せください。

昨今、「AI搭載の～」「AIの力で～」のようなAIのついての情報を多く目にします。企業のDXが叫ばれている中、AIの必要性が高まってきておりますが、実際にAI導入をされている企業は12.4%（2020年 総務省「通信利用動向調査」より）にとどまっており、導入を検討中の企業様が多い状況です。

当資料では、「AIの歴史と最近の動向」「今AIを活用すべき理由」「AI導入にあたって知っておきたいポイント」等、AI活用に関しての基礎知識を詳しく解説！

＜掲載内容（抜粋）＞
■AIの歴史と最近の動向
■今AIを活用すべき理由
■製造業のおけるAI活用事例
■AI導入にあたって知っておきたいポイント　等

【「攻めのAI」で勝つためのポイントとは？無料個別セミナーを実施（先着3社）】
より詳しいAI搭載による製品の競争力を高めるためのポイントを知りたい方向けに
無料個別セミナーを先着3社で開催いたします！

ご希望の方はお問い合わせフォームに
「特別セミナー希望」と記載のうえ、お申し込みください。

※詳しくはお問い合わせ、またはPDFをダウンロードしてください。

三栄ハイテックスでは、ディープラーニングの一貫サービスを提供します。

ベトナム拠点を活用した手作業による学習用データの作成から
アルゴリズムの設計・ディープラーニングの実施まで
お客様のご要望に沿った形で人工知能の設計をサポートします。

さらに、お客様が開発された人工知能アルゴリズムのエッジデバイス実装を
デバイス選定からアーキテクチャ設計まで含めて実現します。

一部の工程だけの部分的な業務にも対応します。お気軽にご相談ください。

【特長】
■学習用の正解データの作成（手作業）
■アルゴリズム設計（ディープラーニング）
■エッジデバイス実装

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

【その他の特長】
■ベトナム拠点を活用して安価でスピーディーに対応
■専用ツールにより効率化
■CNN等の様々なニューラルネットワークを設計
■エッジデバイス実装のための軽量化
■ニューラルネットワークをFPGA・マイコンへ実装
■アルゴリズムとデバイスに合ったアーキテクチャ設計

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問合下さい。

「SoftNeuro」は、世界最速級のディープラーニング推論エンジンです。
主要なディープラーニング・フレームワークを用いて行われた学習結果を活用して、エッジデバイスなどの様々な環境上で高速な処理を実行します。
また、汎用的な推論エンジンであるため、画像認識だけでなく、音声認識やテキスト解析等にも利用可能です。
単体でライセンス提供することもできますが、モルフォの既存の画像向け認識エンジン「Morpho Deep Recognizer」等に組み込むことで、それら既存エンジンの更なる高速化が実現可能です。

AI搭載CADは、もはや構想段階ではなく、今や主流になろうとしています。

実際、SOLIDWORKSのユーザーは、すでにAI搭載のツールと機能を
活用しています。今後のリリースでさらに機能が強化される予定です。

AIで製品開発に5つの変化が起こります。本資料では、この5つの変化に
着目し、製品開発を変革するAIについて考察します。

【掲載内容】
■シフトレフト志向の製品開発
■より迅速で効率的な新製品開発
■リアルタイムマルチフィジックスシミュレーションの実行
■カスタマーサポートデータを製品の機能強化に反映
■新材料のイノベーション
■AIをビジネスの味方につける

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

『NanoPc-T4』は、GPUとVPU加速処理を備えたARM/SoC AI評価ボードです。

周波数は1.4GHz。Cortex A-72を2コア、A-52を4コア持つ
6コア構成の高性能RK3399を搭載しています。

人工智能とディープラーニングの評価ボードに好適。AI(人工智能)と
ディープラーニングに関する技術サポート、受託開発可能です。

【特長】
■6コア構成の高性能RK3399を搭載
■周波数は1.4GHz
■4GB LPDDR3 RAM、16GB Flashメモリ搭載
■Android 7.1とLubuntu Desktopをサポート
■GPUとVPU加速処理を備えている

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

『Anomaly Generator』は、様々な製品の不良品画像をクイックかつ
自由自在に生成できるアプリケーションです。

生成AIを活用して多様な学習データ、網羅的な評価データを生成する
ことで、不良品のデータ不足課題を解決し、外観検査システムの早期
立ち上げと精度向上を実現。

また、不良を発生させたい領域やエッジを指定して、狙った位置に
不良を発生させることが可能。特に、カケやスライスといった不良は
エッジ不良生成機能を使って生成できます。

【特長】
■実物と遜色ないリアルな画像品質
■多様で網羅的な不良を生成
■作りたい不良を狙った位置に

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

歩行健診システム、異常振動監視システム

AIベンダーに依頼した際に、成功しやすい開発について紹介致します。

1．ゴールやプロセスが具体的である
　「〇〇製品の△ラインの□作業を自動化したい」など具体的なゴール設定が
　できていて、プロセスも明確な開発は成功するケースが多いです。

2．データ取得環境が整っている
　データの純度は開発結果に多大な影響を与えます。
　そのため、データ取得環境が整っている場合は成功率が高くなると言えます。

3．AIをシステムの一部として捉えている
　AIはあくまで、ニーズ解決のための手段として捉え、使用環境などを
　考慮することが大切です。

3つのポイントを紹介しましたが、お客様だけで上記を実践することは難しい
ケースもございます。

当社の「DeepEye」を使用することで、お手軽にAI開発に取り組むことが可能です。

　・売り切り型のため予算が立てやすい。
　・AIで出来るか不明確な場合にも、何度も検証できる。
　・課題の数が多い場合でも、金額が変わらない。

また、当社ではAIコンサルティングも行っており、お客様の課題解決に向けた
サポート体制も整えております。

当資料では、AIって気になっているけど、「試しに」ができない、
専門人材・知識がない、目的が判らない、などのAI導入の壁などを
ご紹介しております。

複数のご要望への柔軟な応用力が特長の「HAMPANAI AI」や、
規格品を高品質・低コストで検査が可能な「totemiru」の掲載。

対象業務にAIを導入するメリットとして、AIと画像カメラでの判定を行い、
外傷・汚れの確認をその場ですぐに判断できるようになったり、
様々なメリットがあります。ぜひご一読ください。

【掲載内容（一部）】
■SOHO BB会社概要
■SOHO BBのAI
■AI導入の壁
■当社製品紹介
■HAMPANAI AIの機能紹介

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

深層学習の学習時間を短縮するためには複数のGPUによる
並列計算が必要です。

効率的に並列計算を行う手法を模索することで、効果的な学習を実現！

また、モデル並列、データ並列、パイプライン並列など、ユースケースに
沿った効率的な学習方法を模索し、実装・実験を実施します。

【技術詳細】
■ユースケースにあった並列学習の実行
■GPUの配置における処理の割り当て問題の解決

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

AIの一手法である機械学習において、精度を高めるために欠かせないもの、
それは「教師データの質」です。

人間であれば、2つや3つの見本となる教師データがあれば、ある程度の
判断が可能に思えます。しかし、AIにとっては、その少ないデータで正確な
回答を導き出すのは難しいのです。なぜそうなるのでしょうか。

当資料では、機械学習の仕組みとともに、その理由を詳しく解説いたします。

【掲載内容】
■AI(人工知能)の3ステップ - 教師データは重要な「インプット」
■AIの機械学習における教師データとは
■教師データと機械学習の関係 - 機械学習は何をやっているのか
■適切な教師データ作成の課題
■FRONTEOがAIで支援する「不正調査」「監査」特有の課題、AIごとの強みや使い方
■「発見する」目的に特化したAI、FRONTEOの「KIBIT」

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

「AIの全体像」について、ご紹介いたします。

AIの土台には、物体認識や画像解析、危険予知など、蓄積した多くの
データからパターンを学習し、その学習結果を基にして予測や判断を行う
「機械学習(ディープラーニング)」があります。

また、文章を生成、動画を生成など、人が話す言葉を理解する
「生成AI≓ChatGPT」があります。

【AIの全体像の概要】
■機械学習(ディープラーニング)
・売上予測、物体追跡、認証、物体認識、画像解析、危険予知、故障予知
■生成AI≓ChatGPT
・文章を生成、動画を生成、画像を生成

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

【Annotation Oneとは】
『Annotation One(アノテーションワン)』では、教師データ(学習データ/教師画像)の要件定義といったコンサルティング業務から、教師データ作成、AI用の元データ作成、AIモデルの継続的な精度向上を低コストで行うことを目的とした再学習運用体制構築までを一気通貫にサポートしております。

【アノテーションサービスの特長】
■高品質：自社でのAI開発ノウハウや専属チームに蓄積したアノテーションの知見を生かし品質の高いデータを作成
■高セキュリティ：データは全て暗号化した状態でクラウド上で管理/共有、物理的セキュリティ（有人監視/顔認証による作業者管理）も徹底
■契約内容：データの著作権は発注企業に譲渡、瑕疵担保期間の設定も可能

Annotation Oneにはアノテーションサービスの他、AIプロジェクトを一気通貫でサポートさせていただくサービスをご用意しております。
詳しくはPDF資料をダウンロードしていただくか、お気軽にお問合せください。

当社では、AI技術を活用し、カメラで取得した映像から、
物体をリアルタイムで認識及び追跡することが可能です。

映像にある車以外にも、人、食べ物、動物等様々なオブジェクトでも
同様に認識及び追跡が可能。

ご興味ございましたら、お気軽にご連絡ください。

【人物追跡 活用事例】
■事故予防：作業員が機械や危険エリアに近づきすぎた場合に警告を発することで、
　事故のリスクの減少を目的として活用される
■作業フローの最適化：作業員の動きを追跡することで、作業プロセス内の
　ボトルネックを特定し、改善策を講じることに活用される
■顧客行動分析：店舗内の顧客の動きを追跡し、購買行動のパターンを分析、
　商品配置の最適化やマーケティング戦略の策定に活用される

※詳しくはお気軽にお問い合わせください。

EdgeCortix SAKURA-IIは、同社の低レイテンシのDynamic Neural Accelerator（DNA）により、業界最高の効率を提供する最先端のAIアクセラレータです。小さなフットプリントで優れた性能を発揮する低消費電力のシリコンデバイスで、高速でリアルタイムのバッチサイズ１のAI推論を必要とするアプリケーション向けに設計されています。
SAKURA-IIは、エッジで最も困難とされている生成系AIアプリケーションを処理するように設計されており、設計者は画像、テキスト、サウンドのような異種の入力に基づいて新しいコンテンツを作成することができます。8W(標準値）の電力エンベロープ以内で、Llama 2 or 3、Stable Diffusion、DETR、ViTのような数十億のパラメータモデルをサポートし、視覚、言語、音声、その他 多くのアプリケーションにおける膨大な数のエッジ生成系AI用途の要件を満たします。

当資料では「チップから船舶まで：Ansys SimAIプラットフォームで設計を
最適化」について掲載されております。

設計や開発にシミュレーションを導入して製品を最適化するエンジニアや
設計者などにとってAIは、最適化をさらに強化するツールです。

また、数値流体力学(CFD)などの一般的なシミュレーション手法とSimAI
ツールを組み合わせることで、新しい船体形状を1分以内に予測できます。

【掲載内容】
■チップ設計を強化
■自動車の空力特性を向上
■エンジンブラケットを向上
■データに基づく意思決定で船体設計を加速化
■AIを活用したシミュレーションを採用
■詳細はこちら

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

Real-Time Geo Tracerは、インスタンス・セグメンテーション技術 “Mask_R-CNN”* を活⽤した地物検出&ジオ・コーディング・ツールです。 ⼤量の航空写真から特定の地物を抽出しG空間データとして記録します。地物抽出のみならず、地物境界をトレースしてポリゴン化しますので、 ⾯積計算など地物の特徴をより正確に把握できます。

* Mask_R-CNNは、検出したオブジェクト個々にクラス分類とセグメンテーションを⾏う技術です

当資料では、AIの新たな課題への取り組みとして表れてきた
『Explainable AI（XAI）』について解説しております。

「AIの課題」や「XAIの目的」、「XAIの実現のアプローチ」など
について掲載。

「XAI」への取組みは、学習パフォーマンスを維持しながら
より説明可能なAIを作成することを目的にしています。

【掲載内容】
■AIの課題
■XAIの目的
■XAIにおける2つの目的の関係
■XAIの実現のアプローチ
■説明可能性の向上

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

『Rist画像AI研究委託サービス』は、企業の製品・サービス開発やR&D部門向けに画像AI開発をまるごと受託するサービスです。

当社では、これまで顧客の自社技術のみでは実現できなかった案件や
長年解決できなかった技術的課題を、オーダーメイドAIで解決する
“AI駆け込み寺”としてビジネスを展開。

ぜひ、当社の画像AIに関する技術を貴社の新製品開発や新規事業戦略にご活用ください。

【適用領域】
・良品学習AIによる、熟練者の目視検査を再現するAI画像検査機の開発
・物体認識AIアルゴリズムによる、協働ロボットの“目”の開発
・建物検査における外壁クラックAI画像診断システムの開発
・書籍背表紙の読取りAIによる棚卸し業務の省力化　など

【サービスの強み】
・世界トップレベルのデータサイエンティストが多く在籍
・製造業で培ったAI導入実績
・“AI駆け込み寺”

【選べるプラン】
お客様の要望・課題に合わせた形で、４つの最適なプランをご用意。

※詳しくはHPまたはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

主なご利用用途
■ディープラーニング（deep learning）
■機械学習
■自然言語処理
■画像認識・画像処理
■需要予測
■音声認識・感情認識
■エッジAI・AI検査
■概念実証・PoC
■AI創薬
■不良品検出・異常検知

【特長】
■コストパフォーマンスに優れたGeforce RTX3090を1枚搭載
■NGC (NVIDIA GPU Cloud)に対応・設定サービスが付属
■デスクサイドに設置できるミドルタワーサイズ
■旧世代製品のリプレース・学習速度の向上

当資料では「シミュレーションをAIのスピードで」について
掲載されております。

「シミュレーションと人工知能の連携」では、AnsysのCTOが、人工知能との
融合で当社がどのようにテクノロジーを進化させているかをご紹介。

また「SimAIとは」で、クラウド対応の生成AIプラットフォームである
「Ansys SimAI」について解説しております。

【掲載内容(抜粋)】
■シミュレーションと人工知能の連携
■SimAIとは
■Ansys SimAIプラットフォームで設計を最適化
■AIを活用した設計で自動車の安全性を最適化
■セキュアでクラウドネイティブなAIによりシミュレーションによる
　効果を最大化

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

●実務活用に向けた運用設計と取り組みの具体的事例
【製造業・開発／マーケティング／自動車／金融／環境／農業／医療 】
・どのようにデータの収集を行うのか？
　⇒センシング技術と用いるデバイス／必要なデータの種類や量／データ収集時に注意すべき点
・社内外に眠るデータの取り扱い方から学習におけるポイント
　⇒ビッグデータの取り扱い方／データが少ない場合の工夫点／精度向上手法／学習手法の選定基準と学習工程／乱雑なデータの検証
・実業務への適用。システムの理論から運用活用方法について
　⇒課題設定から解決のプロセス／導入時に発生する問題と解決方法／サービスの開発工程と運用実績

●実務で機械学習・人工知能を活用する為に。企業として、現場として必要な要件とは？
●目的別にみる機械学習手法の解説～各手法の得意・不得意を正しく理解！
●主流のツールから言語の扱い方まで具体的に学べる！

●「AI画像検査システム」：Deep Inspection
人間では判断できるが、従来の機械・画像判定システムではうまく判別できない。そんな対象に力を発揮するのがDeep Inspection。
経験を積むほど判定精度を高め、極めて高いパフォーマンスの高速均一化を実現します。

●世界最高クラスの「データ分析」：Deep Analytics
「Kaggle（カグル）」での上位成績者で構成するAIのプロフェッショナルがオーダーメイドでシステムを開発。
お客様との二人三脚で、製造現場の課題解決や生産性向上を実現します。

●「AI＋Robotics」開発・実装：Deep Robotics
立体製品の360度外観検査や移動・動作を伴う難易度の高い検査にも柔軟に対応する高度なロボット制御と、製造業に特化した独自AIの開発から現場導入までワンストップでご提供します。

●「3Dデータ解析」：Deep Mesh
独自のニューラルネットワークを利用して、画像・映像から点群データに変換して対象を認識。ドローンカメラやレーザーレーダーを利用し、肌感覚で対象の的確な把握・分析が可能になります。

『Versal ACAP AIアクセラレータボード (PCIe)』は、Xilinx製Versal
ACAPデバイスを搭載したPCI Expressタイプのアクセラレータボードです。

VC1902 ACAP AIコアデバイスは、マシンラーニングまたはDSPアプリケーション
用の133INT8TOPが可能な400AIエンジンVLIWプロセッサコアを提供。

オンチップ2ARM Cortex A72アプリケーションクラスCPUコア及び
2ARM CortexR5リアルタイムCPUコアのスカラー処理をサポートします。

【特長】
■Xilinx AIアクセラレータVersal ACAPを搭載
■アプリケーションデータメモリとして8GB DDR4を搭載
■高速通信インタフェースはFirefly(4x28Gbps)を搭載
■通信プロトコルは10/25/40/100G Ethernet、PCIe、Fiber Channel、
　Infiniband、Auroraをサポート

※詳しくはPDF(英語版)をダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

近年、製造業や自動車産業、農業、医療業など、幅広い分野でAIが
取り入れられています。

そうしたなか注目を集めているのが、クラウドAIとエッジAIです。

本記事では、それぞれの基礎知識やメリット・デメリット、両者の違い
について解説します。

※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。
　詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

『FRANKA RESEARCH 3』は、高い安全性を有する先端のAIとロボティクス
研究のためのプラットフォームです。

世界最高水準の力覚ロボットシステムで、使いやすいロボット機能だけでなく
ロボットの制御や学習機能への簡単なアクセスにより、研究者の能力を向上。

アームは7つの関節全てにトルクセンサを搭載し、敏感で俊敏な反応が可能です。

【特長】
■ROS（Robot Operating System）対応
■簡単ダイレクトティーチング
■高い安全性
■繰り返し精度：±0.1m
■可搬重量：3kg
■リーチ長：855mm

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

AI技術が日々進化しており、AI技術を用いた製品やサービスが生活や社会、経済に及ぼす影響は大きくなってきています。
AI化の需要が高まる中で、現時点ではAIの品質安全保証に関する規格や基準は検討・策定中であり、品質・安全を保証するには十分な状況ではありません。

そのような開発課題を「SEAMSガイドライン」はサポートします。

※AIビジネスのマッチングを提供する場であるデル・テクノロジーズ株式会社主催のDell de AI "デル邂逅（であい）"セミナーvol.2に弊社社員が登壇いたしました。
弊社社員のセミナー内容は、「AI搭載システムの品質安全保証のポイント ～AI技術進展の半歩先～」であり、「SEAMSガイドライン」のお話もさせていただきました。
下記URLより無料参加申込可能（2023年4月15日まで）
https://v2.nex-pro.com/campaign/38795/apply

主なご利用用途
■ディープラーニング（deep learning）
■機械学習
■自然言語処理
■画像認識・画像処理
■需要予測
■音声認識・感情認識
■エッジAI・AI検査
■概念実証・PoC
■生成系AI
■不良品検出・異常検知

【特長】
■コストパフォーマンスに優れたRTX 4090を1枚搭載
■NGC (NVIDIA GPU Cloud)に対応・設定サービスが付属
■デスクサイドに設置できるミドルタワーサイズ
■旧世代製品のリプレース・学習速度の向上

■このようなニーズにお応えします。
・技術戦略立案や開発にあたって、世界最先端の技術レベルがどのようなものかを幅広く調査して欲しい。
・実現したい機能や要求にマッチした技術を、複数の論文を探して比較検討して欲しい。
・気になる論文があり、実際のビジネスで活用可能かを調査・実装の上で評価して欲しい。
・論文で提供されていないプログラム（学習・推論スクリプト等）を論文をベースに作成して欲しい。
・論文ではTensorFlowで実装されているものを、PyTorchで動作するように作り変えて欲しい。

■サービスの特長
１．フルカスタムによる対応
調査のみ、実装のみなど、目的やご予算に応じて柔軟な対応が可能。
目的に沿った調査・評価項目を検討し、各論文を比較検討できる比較表、
調査結果の分析や考察など、社内での報告や共有に活用可能なレポートを作成します。
２．エンジニアリング力
最先端の海外論文調査・実装が得意な高い英語力を有するエンジニアが多数在籍。
３．信頼の実績
大手企業の研究開発部門からも多くの依頼があり、研究開発のアウトソース先として技術面、品質面で高い評価を得ています。

アメリカの工業用アルミニウム会社へ、「o9デジタルブレイン」を
導入した事例についてご紹介いたします。

同企業では、生産工程は多段階のプロセスで、社内と外部の
オペレーションが含まれており、稼働時間を最大にするために
順序付けが必要で、従来はExcelで計画していました。

導入後は、プロセスを可視化することにより、需要充足率を改善し、
パフォーマンスに影響を与える異変などの解決策をプロアクティブに
特定できるようになりました。

【事例概要】
■課題
・既存のIT環境は複雑で、計画業務はすべてExcel上で実施されていた
■結果
・計画プロセスをオープンなクラウドネイティブプラットフォームに
　統合することで、社内外の業務間でよりスムーズで、統合された
　データ連携を実現することができた

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。