品質管理の外観検査とは？課題と対策・製品を解説

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

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。

「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。

当社では、本社を構えるベトナムにて、アノテーション専用チームが
貴社の人工知能用のデータ作成をご支援いたします。

当社には優秀なAIチームがあり、どういうデータを集めるべきか、
どういうルールでアノテーションをするべきかを提案することが可能です。

データ収集からアノテーション、モデル作りまでワンストップソリューションを
ご提供いたします。

【こだわり】
■プロフェッショナルAIチームがあり、コンサルティングも可能
■手頃な価格
■独自のツール

※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせください。

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。

■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。

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

ハードウェアのスペック向上とともに、AI（人工知能）へのニーズは日増しに高まっており、従来のルールベースによるAIや、応用技術であるRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）から、ディープラーニング（深層学習）へとニーズは移りつつあります。
実現には大量の学習データ（教師データ）の準備が必要不可欠ですが、「AI向け画像アノテーション」サービスでは、高品質・低価格のアノテーションサービスをご提供いたします。

トレーサビリティ管理ツール『Confluence（コンフルエンス）』は、社内外の垣根を超え文書を作成・編集・管理できます。トレーサビリティ管理を行うことで、製品や部品の起源を正確に追跡し、品質保証や迅速な問題解決、規制遵守を確保することが可能になります。また、管理にデータベース機能(Databases)を活用することにより、膨大な情報を効率的に整理・検索できるため、トレーサビリティ管理の精度と迅速性がさらに向上します。

【特長】
■ バックアップとリカバリ:定期的なバックアップ機能があり、データの喪失リスクを低減し、必要に応じて迅速にリカバリが可能です。
■ スケーラビリティ:大量のデータを扱う際にもスケーラブルに対応できるため、企業の成長に合わせてシステムを拡張可能です。
■ 統合性の維持:
データの整合性を維持するために、データ入力時に検証ルールを設定できます。これにより、データの質を保ちます。

当社で研究開発している『3次元AIモデル』の特長や技術について
ご紹介いたします。

開発された「3次元形状認識AIモデル」は、形状の特長を認識し指定された
グループに分類する「形状分類」、複数の形状の特長を比較しそれらの
類似性を判断する「形状類推」、複数の形状の特長を混合し新しい形状を
生成する「形状合成」などの機能に応用できます。

ご用命の際は、当社へお気軽にご相談ください。

【特長】
■可変のネットワーク構造を畳み込むことを可能にし、
　それにより効率的に3次元形状をAIに認識させることができる
■形状分類、形状類推、形状合成などの機能に応用可能

※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。

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

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。

『COBRA GLOVES』は、指の反り、手の甲のアーチといった、
非常に細かい指の動きを高精度で把握できる、データグローブの新製品です。
5分以下の高速セットアップで、すぐに作業を開始できるほか、
センサーの取り外しが簡単で、サイズ違いのグローブへの付け替えもスムーズ。
一人ひとり違う指のサイズやスケルトン構造に対応するため
被験者の手指に合わせたスケルトンの作成、キャリブレーションポーズの作成が可能。

【特長】
■センサー数：16 / 13 / 7（片手・両手・オプションセンサー）
■今までになかった手の平用センサー追加
■グローブから着脱可能なセンサー（左右兼用可能）
■指のサイズ・キャリブレーションポーズ編集可能
■センサーがついていない指骨のデータ補間はユーザーが調整可能
■指先が直接物に触れられるフィンガーレスグローブ
■ワンクリックで精度のよいキャリブレーションが可能
■磁場環境でも動作可能

特徴
高度な画像処理技術と機械学習を用いて、人物を特定することが困難になる人物シルエット化機能を開発しました。このシルエット化機能は、自然なシルエットの形状を保ったまま画像や映像のクオリティーを維持することができます。これによりプライバシー保護と画像品質を両立することが可能になりました。

活用例
個人情報の漏洩や不正利用を防ぐために商業施設や交通機関でのカメラ監視システムなどで活用できます。個人情報を保護しつつ、データの分析や研究が可能となるため活用の幅が広がります。例えば、医療機関や介護施設では撮影された画像や映像を分析する際に個人情報を保護しつつ、異常の早期発見や効果の検証などが行えます。また、研究領域では、個人情報を保護しつつ、大量の画像や映像を分析することで、さまざまな研究が行えます。このように、人物シルエット化機能は、プライバシー保護だけでなく、様々な分野で活用されることが期待されます。

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。

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。

機械学習を用いた画像認識において、必要となる大量の教師データをいかに集めるかは、多くの企業で課題とされているようです。
シリコンスタジオでは、顔認識にご活用いただける人物（顔・表情）認識用CG生成ソリューションをご提供しています。
『Avatar Generator』は、あらゆる環境における人物の顔、表情、髪型、年齢など自在に変更して生成できるツールです。
パラメーターで自由に調整できるため、ほぼ無限のバリエーションの顔が作成できます。

想定している教師データとしての活用用途は以下の通りです。
- ドライビングモニタに利用し、居眠りを検出
- 人物の顔を瞬時に判断し、顔認証による入退室管理（規定に応じての警備や防犯にも）
- 監視カメラの映像から、犯罪者画像との照会

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。

当資料では、AI顔認証・人物検知の基本から選定ポイント、導入事例までを
解説しております。

「顔認証・人物検知の導入メリット」や「顔認証・人物検知システムの
選定時のポイント」をご紹介。

活用シーンも掲載されており、参考にしやすい一冊となっております。
是非、ご一読ください。

【掲載内容(一部)】
■急速に普及が進む「顔認証・人物検知」
■「エッジ方式」と「クラウド方式」
■顔認証・人物検知の導入メリット
■顔認証・人物検知システムの選定時のポイント
■「顔認証・人物検知」の活用シーン

※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。

『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。

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。

ネオリウム・テクノロジーでは、制御技術や機械学習を用いたモデルベース開発の支援を行っております。
本内容は、深層学習モデル「Transformer」や「LSTM」を用いた非線形制御対象の予測モデル構築と、高精度な画像認識（セマンティック・セグメンテーション）の2軸を行ったケースを紹介します。
時間遅れや複雑な非線形性をもつ制御対象に対して、時系列学習により将来の挙動を予測し、モデル化が困難な現象も扱えます。
また、画像認識では、Mask2Formerを用いたセグメンテーションにより、複雑な背景でも正確に対象を認識し、工業・自動運転分野にも応用可能です。
Python＋TensorFlow、PyTorchベースで、制御システム設計や実験データ分析との連携にも対応しています。

ご興味ある方は、弊社HPよりお問い合わせください。
https://www.neorium.co.jp/contact-us/

『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。

『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。これまで自社技術のみだけ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解決できる可能性があります。

【AI開発事例：情報の距離を最適化する行列を学習する深層距離学習AIモデルの適用】
■20000クラス分類にあたり顔認証などに適用される深層距離学習（Metric Learning）を選定
■Metric Learningモデルにより特徴量を登録→入力画像の特徴量と比較することで分類を行う
■適用できそうな事例：顔認証、店舗商品分類、良品学習　等

※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。

『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。

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

書籍【WS256】『独立成分分析法(ICA)のパターン認識・
画像処理への応用とMATLABシミュレーション』【弊社指定外商品】

■□■書籍内容■□■

情報化社会において、「画像」というメディアはますます注目される
ようになっている。計算機に人間のような極めて柔軟かつ信頼性の高い
画像処理・認識・理解を行わせるためには、人間の持つ視覚情報処理能力と
学習能力や適応能力などを融合した、新しい画像処理法が必要である。

本書では、近年新しい多次元信号解析法として注目されている
独立成分分析法(ICA)を用いたパターン認識と画像処理について解説する。
ICAは、独立な信号が重なり合った混合信号をいくつかの異なる条件で観測し、
それを基に独立な原信号を分離する問題として定式化される。一方、
ICAを用いて画像から互いに独立に発生する特徴などを抽出することによって、
画像を効率良く表現することができる。また、従来のフーリエ変換や
wavelet変換などに比べると、画像に適した基底関数を抽出できるので、
柔軟かつ信頼性の高い画像処理・認識・理解ができる。

EdgeCortix 社のソフトウエアフレームワークであるMERAは、パブリックpipリポジトリからインストールすることで、業界標準のフレームワークで開発した標準またはカスタムCNN（畳み込みニューラルネットワーク）をEdgeCortix SAKURA Alコプロセッサを含むヘテロジニアスなプラットフォームで、シームレスにコンパイルおよび実行することが可能です。MERAは、Apache TVMを搭載しており、SAKURAのDNA Alエンジンを用いて、ディープニューラルネットワークのグラフコンパイルと推論をシームレスに行うために シンプルなAPIを提供します。
また、プロファイリングツール、コードジェネレータ、ランタイムを提供し、簡単なキャリブレーションと量子化ステップを経て、事前学習済みのディープニューラルネットワークをデプロイすることができます。MERAは、PytorchやTensorflowliteなどの深層学習フレームワークで直接量子化されるモデルをサポートしています。

『VisionPose Single3D』はカメラ1台で3D座標を取得し、人の骨格情報をリアルタイムに検出する姿勢推定AIエンジンのSDK（ソフトウェア開発キット）です。
キャリブレーション不要で手軽にモーションキャプチャが可能。
2D画像から3D座標を推定する技術を利用し、2D座標で最大30キーポイント、3D座標で最大17キーポイントの骨格情報を検出します。
解析から得た骨格データは、用途やジャンルを問わず商用利用や研究・開発に利用できます。

■特長
・カメラ1台で3D座標を手軽に取得
・Unity、iOS/iPadOS、Android対応
・商用利用を含め、用途に制限無し
・すぐに使える２つのアプリを標準添付
　└リアルタイム骨格可視化サンプルアプリ「BodyAndColor」
　└動画＆静止画解析アプリ「VP Analyzer」※iOS/iPad版とAndroid版を除く
・追加学習が可能 ※追加学習はオプションです

『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。

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。

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。

『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。

「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。

当社では、お客様の各種データが対応可能な『Annotation Platform』を
ご提供いたします。

多種多様のモジュールがあり、お客様ニーズによって、モジュール一部
OR全部利用・配置可能です。
ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。

【機能】
■データ管理：upload、download、preview
■ラベル管理：データセットラベル管理
■可視化：見る、聞く、読む
■連続伝送：Webブラウザでも大データ伝送可能
■MD5重複処理：重複データ較正、削除処理可能
■自動annotation：予測識別でannotation（一部）

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お問い合わせください。

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。

当社では、エッジデバイスへのAIソリューションの提案例として、Raspberry Pi3上で動作するDeep Learningを用いたアプリケーションシステムを構築しました。

Embedded Technology West 2017／組込み総合技術展 関西では、PiCameraを使用した、似ている芸能人判定アプリの技術デモを行いました。

これからの様々なニーズと汎用性を想定し、既存の学習済みモデルを使用せず、DeepLearningフレームワークを使用し、AWS上でフルスクラッチで作成しました。
お客様の想定する組込み機器上にも柔軟に対応し、制御する技術とアイデアをご提供します。

※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。

書籍タイトル：人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明

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◎ ヒトのもつ嗜好性・感性や動作・暗黙知など、無形の感覚情報をいかに“デジタル化”するか？　

◎ ヒトの感覚をモデリングし、製品開発に活かす！

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■　本書のポイント
1. 匂い、味覚、視覚、触覚、聴覚―
　　　　人工知能を用いたヒトの「五感」のモデリングと製品開発

2. ヒトの「感情」や「認知機能／動作」のモデリングと評価

3. 五感や感情評価のための生体情報収集技術とその機械学習による解析

4. 時間変化する「感性・感覚データ」の機械学習による解析


　

「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。

『スマートX-rayシステム』は、AIによってX線検査装置の映像から危険物を
検知するシステムです。

包丁、ナイフ、カッターなどの刀剣類や銃器類など危険物5品目、ペットボトル、
紙パックや缶などの飲料水など液体類5000品目を検知することが可能。

危険物検出による目視判別の補助で保安検査員の負担を軽減します。

また、検出を自動で行えるため、保安検査業務の正確性と効率性が
向上することが期待されます。

【特長】
■ディープラーニングによる映像認識
■空港での手荷物検査をAIで検知
■保安検査業務での機内持ち込み禁止品の検知漏れを防ぐ
■保安検査業務における検査員の熟練度による検知精度の差異を解消
■旅客数増加とX線検査要員不足による保安検査待ち時間の増加を解消

※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。

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　

株式会社リーセントテクノロジーは、世界最高レベルの画像解析技術、
行動解析技術を応用して商品を製品化しており、「ソーシャルイノベーション領域」
において、新たな価値を生み出す製品を企業向けに提供しております。

これからの社会のイノベーションに少しでも貢献し、評価されることが、
当社の最大の目標です。

【事業概要】
■顔属性（年齢・性別・笑度）自動計測システムの販売
■サイネージシステム（タブレット、スマートフォン、大型画面）の視聴率分析システムの提供
■3D屋内モニタリングシステムの構築・販売
■行動測位システムの企画販売
■3次元顔認証システムの他システム移植、導入、保守、コンサルタント
■画像解析システム（どのような環境下でも対象物体を認識する）
■業務システム開発におけるコンサルティングから構築・導入・保守まで
　トータルサポートパッケージ販売

※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。

人と人が一定以上近づいたり、接触したときの検知機能と、密接を回避するために映像内の人数を計測する機能があります。これらの機能は、公共の場所や商業施設などで利用されることが想定されます。例えば、人々が密接になりがちな場所では、近づく人数を定量的に把握することができるため、適切な空間配置や措置が取られるようになります。また、接触検知機能を用いることで、感染拡大防止にも役立つことが期待されます。急速に変化する状況に対応するために、これらの機能はますます重要な役割を果たしていくことが予想されます。

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。

陳　延偉　立命館大学　情報理工学部　メディア情報学科　教授（工学博士）

＜著者略暦＞
　1985年　神戸大学工学部卒業
　1987年　大阪大学大学院工学研究科博士前期課程修了　工学修士
　1990年　大阪大学大学院工学研究科博士後期課程修了　工学博士
　1991年　（財）レーザー技術総合研究所　研究員
　1994年　琉球大学工学部電気電子工学科　講師
　1996年　琉球大学工学部電気電子工学科　助教授
　2003年　琉球大学工学部電気電子工学科　教授
　2004年　立命館大学情報理工学部メディア情報学科　教授

＜刊行日＞2007年10月16日
＜定 価＞52,290円（税込）
＜体 裁＞　B5判　ハードカバー　約156頁

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。

・ディープラーニング技術を用いて学習された鼻や目、肩などの器官点を推定
・肘や膝など、器官点間の角度を推定
・GPUを搭載しない一般的なPCでも高速に動作
・お客様の環境に適応した再学習を受託開発いたします
・腕に特化し、五指を追加するといった器官点の追加学習も承ります