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先端IT技術に関連する気になるカタログにチェックを入れると、まとめてダウンロードいただけます。
製造ライン異常検知とは？課題と対策・製品を解説
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AI・人工知能
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AI・人工知能における製造ライン異常検知とは？
製造ラインにおける製品の品質不良や設備の故障といった異常を、AI・人工知能技術を用いて自動的に検知するシステムです。これにより、不良品の流出防止、生産効率の向上、予知保全によるダウンタイムの削減を目指します。
各社の製品
絞り込み条件：
▼チェックした製品のカタログをダウンロード
一度にダウンロードできるカタログは20件までです。
【自動車・自動運転向け】シミュレーション高速化 SimA
生成AI開発向け エッジAI サーバー「AIR-520」
「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。
エッジAIとクラウドAIとは？ メリット・デメリットや違い
データ作成プラットフォーム『harBest』
『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。
【o9デジタルブレイン導入事例】金属業界
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。
業界最先端！ AIを使ったGPUの効率的な利用について解説
Versal ACAP AIアクセラレータボード (PCIe)
『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。
LIPSense 3D Body Pose SDK 6.0
AIの精度を向上させたい場合の7つの施策
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。
【資料】シミュレーションをAIのスピードで
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。
AIシステム開発
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。
AI・機械学習活用の実践アプローチ
業務へのAI適用はまだ多くの現場で手探りの段階にあるかもしれません。しかしその手探りの第一歩を踏み出す価値は間違いなくあります。
皆様の現場にも日々頭を悩ませる以下のような困りごとはありませんか？
•「あのベテランのAさんでなければ判断できない」という工程があり技術伝承に大きな不安を感じる
•設備の突発的な停止にいつも悩まされておりメンテナンスを効率化してダウンタイムを何とか削減したい
•長年蓄積してきた過去の膨大なデータ（設計図、試験結果、製造記録、調達履歴など）がファイルサーバの肥やしになっておりうまく活用できていない
「こんなことAIでできるのかな？」そのように思われた今がまさに最初のステップです。
まずは皆様が現場で感じている課題や悩みを私たちに「壁打ち」していただくことから始めませんか？皆様の現場が持つ貴重なノウハウと私たちが培ってきたシミュレーション技術、AI技術、そしてそれらを現場で使える道具として実装するシステム開発力、これらを掛け合わせることで次のものづくりを共に実現できることを楽しみにしております。
※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
AI/自動運転の品質安全に関する指針書「SEAMSガイドライン」
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
AI開発を成功に導くポイント
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。
【資料】HAMPANAI AIでファーストペンギンになりませんか
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。
AIの全体像
AIデータ⽣成基盤『Anomaly Generator』
『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。
高品質・低コストな教師データ作成 Annotation One
【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。
機械学習・人工知能 業務活用の手引き
●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！
人、食べ物、動物等様々なオブジェクトで追跡可能！AI追跡サービス
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。
【資料】Ansys SimAIプラットフォームで設計を最適化
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。
FRANKA RESEARCH 3
AI向けワークステーション『Noel Spec』
ZEUS-MULTIGPU/Ryzen-RTX4060 x2
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。
Rist画像AI研究委託サービス
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。
【ソリューション事例】FPGA－AIソリューション Vol.5
外観検査・画像処理 ディープラーニング4GPUワークステーション
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
AI検査・画像処理 ディープラーニング用ワークステーション
ARM/SoC AI評価ボード『NanoPc-T4』
『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。
株式会社Mitech 会社案内
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。
マイクロストーン株式会社
【11月20日-22日開催】EdgeTech+ 2024
今年のテーマは「AI / 生成AIで加速する事業変革と産業DX」
最前線で活躍するビジネスリーダーや産学官の有識者が登壇し、“エッジ” の今と今後に切り込んでいく注目の技術、効果的な応用方法に関するセッションや、関連する優れた技術を紹介する展示を3日間にわたり開催します。
また、自動車開発のソフトウエア技術にフォーカスし、関連する技術、ソリューションの最新動向が集う特別企画「オートモーティブ ソフトウエア エキスポ」も、昨年に引き続き開催。
ぜひ、皆様のご来場をお待ちしております！
【EdgeTech+ 2024 概要】
■会期：2024年 11月20日（水）-22日（金）10:00～17:00 ※21日（木）のみ18:00まで
■会場：パシフィコ横浜｜展示ホール／アネックスホール
■主要出展品目
◎AI／生成AI ◎エッジAI／エッジコンピューティング
◎組込みソフト／ハード ◎設計・開発支援・ツール
◎リスキリング ◎DevOps ◎オープンソースソフトウェア
◎IoT ◎セーフティ・セキュリティ ◎画像認識AI
論文調査・実装サービス 海外論文調査や実装をフルオーダーでご支援
■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。
【ホワイトペーパー進呈中】教師データと機械学習の関係とは
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導入支援＆ソリューション開発
●「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。
【資料】Explainable AI（XAI）
【動画あり】『Roxy AI』はデータを綺麗にして精度を向上！
※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。
AI技術を活用『製造業向け検査技術』
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。
ディープラーニングの一貫サービス
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。
AI用画像撮影ステージシステム『DTAI150』
『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。
進まないDXはここからはじめる。デジタイゼーションとは（コラム）
昨今どの業界でも推進が求められている、デジタルトランスフォーメーション（DX）。生産性の向上や生産コストの削減、そして市場への迅速な対応能力の強化、データ解析などテクノロジーが提供する洞察力により、意思決定や新製品の開発が促進されるといったメリットから、特に製造業などの業界ではその重要性が語られています。
しかし、DXには段階があり、データの利活 用による効果を実感できるのは、最終ステップにたどり着いたときだといえるでしょう。
ではその最初のステップはといえば、日々の業務の中にあるデータの収集・デジタル化にあります。ここではまず、その基本となる作業「デジタイゼーション（＝デジタル化）」のメリットについて考えます。
※コラムの詳細内容は、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。
【動画配信】国際規格ISO42001紹介セミナー動画を特別公開
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)
『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/
ディープラーニング推論エンジン「SoftNeuro」
MATLABによる信号処理向けディープラーニング
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。
触らなくても操作可能「AIによる機器制御開発」
【資料】AIで変革できる製品開発の5 つの要素
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。
AI画像処理ディープラーニング用ワークステーションRTX4090
Rist画像AI研究委託サービス ※開発実績進呈中
『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。
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AI・人工知能における製造ライン異常検知
AI・人工知能における製造ライン異常検知とは？
製造ラインにおける製品の品質不良や設備の故障といった異常を、AI・人工知能技術を用いて自動的に検知するシステムです。これにより、不良品の流出防止、生産効率の向上、予知保全によるダウンタイムの削減を目指します。
課題
熟練工の経験・勘への依存
異常検知が担当者の経験や勘に頼っており、属人化しやすく、客観的な判断が難しい。
検知精度の限界と見逃し
人間の目視や従来のセンサーでは捉えきれない微細な異常や、複雑なパターンを見逃してしまう可能性がある。
リアルタイム性の欠如
異常発生から検知・対応までに時間がかかり、迅速な是正措置が困難になる場合がある。
データ収集・分析の負担
大量の製造データを収集・分析し、異常パターンを特定するための専門知識やリソースが不足している。
対策
画像認識AIによる自動検査
カメラで撮影した製品画像をAIが解析し、傷、汚れ、形状の歪みなどの異常 を自動で検出する。
センサーデータ統合分析
振動、温度、圧力などの各種センサーデータをAIが統合的に分析し、設備異常の兆候を早期に検知する。
リアルタイム異常検知システム
製造ラインの稼働状況をリアルタイムで監視し、異常発生時に即座にアラートを発信する仕組みを構築する。
機械学習モデルの継続的学習
収集したデータを活用してAIモデルを継続的に学習・更新し、検知精度を向上させ、未知の異常にも対応できるようにする。
対策に役立つ製品例
画像解析システム
深層学習を用いた画像認識技術により、製品の外観異常を高い精度で自動検出する。
予知保全ソリューション
多種多様なセンサーデータを収集・分析し、機械学 習アルゴリズムで設備の故障予兆を検知・予測する。
リアルタイム監視ダッシュボード
製造ラインの稼働状況を可視化し、異常発生時には即座に通知するシステムを提供する。
AI開発・運用支援サービス
製造ラインの特性に合わせたAIモデルの開発から、導入・運用・保守までを包括的にサポートする。
⭐今週のピックアップ
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