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品質管理の外観検査とは？課題と対策・製品を解説
AI・人工知能における品質管理の外観検査とは？
AI・人工知能を活用した品質管理の外観検査は、製造業などにおいて製品の表面的な欠陥を自動で検出・判定する技術です。人間の目視検査に比べて、高速かつ高精度な検査が可能となり、生産効率の向上や品質の安定化に貢献します。不良品の流出防止、検査コストの削減、作業者の負担軽減といった目的で導入が進んでいます。
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【AI・機械学習向け】Xeon W/4677/PR
AI・機械学習分野、特にモデル学習においては、膨大なデータを高速かつ効率的に処理する能力が求められます。複雑なアルゴリズムの実行や、大規模なデータセットの解析には、高い演算能力を持つGPUが不可欠です。処理能力が不足すると、学習に時間がかかり、開発サイクルの遅延や、最新技術への追随が困難になる可能性があります。当製品『Xeon W/4677/Professional』は、こうした課題に対し、強力なGPU搭載により、モデル学習のパフォーマンスを向上させ、開発効率の向上を支援します。
【活用シーン】
・大規模なディープラーニングモデルの学習
・複雑なシミュレーションの実行
・AI開発における高速なプロトタイピング
・エッジ・デプロイメントに向けたデータ処理
【導入の効果】
・モデル学習時間の短縮
・開発サイクルの高速化
・より高度なモデルの開発・検証が可能に
・計算リソースの効率的な活用
【高機能化学品向け】AI・DX人材育成・組織変革支援サービス
高機能化学品業界では、新素材開発やプロセス改善における研究開発の効率化が求められる中で、データ分析やAI・DXによる研究開発の加速が課題となっています。単に分析ツールを導入するだけでなく、それを使いこなせる人材の育成と、AI・DXを前提とした組織体制の構築が、研究開発プロセス全体を最適化するために重要です。ジェムコでは、研究開発における課題を起点に、AI・DX活用、業務改革、人材育成を一体として設計し、高機能化学品業界における真のDX推進を支援します。
【活用シーン】
・研究開発データのAI分析による知見抽出
・実験データのデジタル化と情報共有
・AIを活用した新素材開発プロセスの効率化
・研究開発におけるデータ活用
・DX推進のための人材育成
【導入の効果】
・研究開発サイクルの短縮
・データに基づいた意思決定の促進
・新たな発見・イノベーションの創出
・組織全体のDX推進力の強化
【接着剤製造向け】AI・DX人材育成・組織変革支援サービス
接着剤製造業界では、新素材開発における高度な研究開発と、それを支える効率的なデータ活用が求められています。新しい機能を持つ接着剤の開発には、実験データの分析や、AI・DXを活用した開発プロセスの効率化が重要となります。単に分析ツールを導入するだけでなく、それを使いこなせる人材の育成と、AI・DXを前提とした組織体制の構築が、新素材開発のスピードと質を高めるために重要です。ジェムコでは、新素材開発における課題を起点に、AI・DX活用、業務改革、人材育成を一体として設計し、接着剤製造業界における真のDX推進を支援します。
【活用シーン】
・新素材開発における実験データのAI分析
・研究開発プロセスのデジタル化と情報 共有
・開発におけるデータ活用
・DX推進のための人材育成
【導入の効果】
・新素材開発の精度向上と開発期間の短縮
・データに基づいた開発の実現
・組織全体のDX推進力の強化
開発標準・運用手順を、共通の動 画教材に
【バーチャルリアリティ向け】Xeon W/4677/PR
バーチャルリアリティコンテンツ制作においては、リアルで没入感のある体験を提供するために、高度なグラフィック処理能力と複雑なデータの高速処理が求められます。特に、3Dモデリング、テクスチャリング、リアルタイムレンダリングといった作業では、膨大な計算リソースが必要となり、制作の遅延や品質の低下につながる可能性があります。当製品『Xeon W/4677/Professional』は、これらの課題に対応し、クリエイターの皆様の創造性を最大限に引き出すためのプラットフォームを提供します。
【活用シーン】
・VR空間のリアルタイムレンダリング
・高精細な3Dアセットの制作
・インタラクティブなVRコンテンツの開発
・大規模なVRシミュレーションの実行
【導入の効果】
・制作時間の短縮と効率化
・よりリッチで高品質なVR体験の実現
・複雑なシーンやインタラクションの円滑な処理
・クリエイターのアイデアを形にするための強力なサポート
【製造業向け】AI時代の経営人材・問いを立てる力育成支援サービス
製造業界では、AIの進化により、情報収集や分析、企画といった業務が変化しています。AIが高度な回答を提示できる今だからこそ、「何が真の課題か」「AIに何を問うべきか」「どの選択肢を選ぶべきか」を自ら考え、判断できる人材の育成が重要となります。
当サービスは、AIツールの操作方法だけでなく、貴社の実際の経営・業務課題を題材に、課題発見から問いの設定、対話、判 断、実践までを経験する人材育成を支援します。
経営者、管理職、次世代幹部候補をはじめ、社員一人ひとりが問いを持ち、自ら考え行動できる組織づくりを目指します。
【活用シーン】
・生産ラインにおける課題発見と改善策の立案
・新製品開発における市場ニーズの深掘りとAI活用
・業務効率化のためのAI導入における課題設定
・従業員の自律的な問題解決能力の向上
【導入の効果】
・生産性向上に直結する本質的な課題の特定
・AIを効果的に活用するための的確な問いの設定
・従業員の主体的な問題解決能力の強化
・変化に対応できる柔軟な組織体制の構築
【製造業向け】AI・DX人材育成・組織変革支援サービス
製造業では、生産プロセスの効率化や品質向上に向けて、AIやDXの活用が求められています。しかし、一部の担当者しか活用できていない、研修が実務に結びつかない、業務効率化に留まり組織全体の変革に至らないといった課題が見られます。AI・DXを効果的に活用し、設計から生産、品質管理までの一連のプロセスを最適化するには、単なるツールの導入だけでなく、それを使いこなせる人材の育成と、AI・DXを前提とした組織体制の構築が不可欠です。ジェムコでは、AI・DX導入そのものを目的とせず、経営課題・業務課題を起点に、AI・DX活用、業務改革、人材育成を一体として設計し、製造業界における真のDX推進を支援します。
【活用シーン】
・AIによる設計支援やデータ分析の導入
・生産プロセスのデジタル化と情報共有の促進
・プロジェクト管理におけるデータ活用
・製造DX推進のための人材育成
【導入の効果】
・AI・DX活用の定着と高度化
・設計・生産期間の短縮
・コスト削減と生産性向上
・データに基づいた意思決定の促進
・組織全体のDX推進力の強化
【製造業向け】AI時代の経営人材・問いを立てる力育成支援サービス
製造業においては、生産性向上のために、複雑な課題の発見、AIへの的確な問いの設定、そしてAIの回答を検証し、最終的な判断を下す能力が求められます。技術の進化が速いこの分野では、AIが「答え」を出す時代だからこそ、自ら課題を見つけ、本質的な問いを立て、AIを活用しながらも最終的な意思決定を行える人材の育成が不可欠です。
ジェムコでは、単にAIツールの使い方を学 ぶだけでなく、貴社の生産性向上における実際の経営・業務課題を題材に、課題発見から問いの設定、AIとの対話、判断、そして実践までを一貫して経験できる人材育成を支援します。これにより、経営者、管理職、次世代幹部候補が、自ら問いを持ち、主体的に考え行動できる組織づくりへと繋げます。
【活用シーン】
・生産ラインにおける、未知の課題発見
・AIモデルへの学習データ選定や、評価指標設定のための問いの設定
・シミュレーション結果や実証実験データに基づいた、AIの回答の検証と改善提案
・複雑な状況下での、安全かつ最適な判断を下すための意思決定プロセス強化
【AI・知能化社会向け】日本成長戦略17分野 関連企業一覧リスト
AI・知能化社会の発展においては、関連技術の開発・普及を担う企業群の動向把握が重要となります。特に、AI技術の進化や社会実装においては、基盤となる技術開発、応用サービスの展開、インフラ整備など、多岐にわたるプレイヤーの連携が求められます。これらの企業群を正確に理解することは、市場調査、新規事業の企画、あるいは協業パートナーの探索において不可欠です。
「日本成長戦略17分野 関連企業一 覧リスト」は、日本政府が重点的に投資を進める戦略分野における主要企業を整理したものです。AI・半導体分野をはじめ、幅広い戦略分野を対象に、企業の役割や具体的な製品・サービスまで確認できます。
【活用シーン】
・AI技術を活用した新規事業の企画
・知能化社会の実現に向けた協業先・投資先の探索
・AI関連市場の動向調査
【導入の効果】
・AI・知能化社会に関連する主要企業の全体像を把握できる
・事業戦略立案に必要な企業情報を効率的に収集できる
・新たなビジネスチャンスを発見する手がかりを得られる
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。
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
【AI向け】SMARC：conga-SMX95
【conga-SMX95】は、NXP i.MX 95プロセッサーを搭載した SMARC 2.1 モジュールです。最大6コアの Arm Cortex-A55 と、eIQ Neutron NPU、EdgeLock セキュア・エンクレーブを内蔵しています。最大16GBのオンボード LPDDR5（最高6400 MT/s、インライン ECC 付き）を搭載し、TSNに対応する 2つのギガビット Ethernetや、DisplayPort、 LVDSディスプレイ インターフェース、カメラ用に 2つの MIPI-CSI を提供します。-40℃～+85℃ の産業用温度範囲に対応したバージョンもあります。適用アプリケーションとしては、工業生産、マシンビジョンと目視検査、堅牢な HMI、3D プリンター、AMR や AGVのロボット コントローラー、医療用画像処理システム、患者モニタリング システムなどのほか、バスや飛行機の座席モニター、輸送における車両管理、建設および農業などです。
【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向け】COM Express：conga-TC700
【conga-TC700】は、インテル Core Ultra（Meteor Lake）プロセッサーを搭載した、COM Express Compact Type 6 (95 x 95 mm) モジュールです。パフォーマンス ハイブリッド アーキテクチャーを採用したプロセッサーは4種類（12〜16コア）から選択でき、最大6つの P-core と 8つの E-core、2つの低電力 E-core により最大22スレッドをサポートします。2つのSO-DIMMソケットにより最大 96 GB の DDR5メモリー（最高 5,600 MT/s）を実装することができ、インバンド ECC をサポートします。最大8個の Xe コアを備えたインテル Arc グラフィックスと、NPU アクセラレーターのインテル AI Boost を内蔵し、機械学習アルゴリズムと AI 推論を効率的に実行します。
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。
3次元AIモデル
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。
【AI向け】COM-HPC：conga-HPC/mRLP
【conga-HPC/mRLP】は、第13世代 インテル Core （Raptor Lake-P）プロセッサーを搭載した、COM-HPC Mini Size (95 x 70 mm) モジュールです。ハイブリッドアーキテクチャーを搭載した新しいプロセッサーは7種類（5〜14コア）から選択でき、最大64GBのDDR5メモリ（6400MT/s）を直付け実装しています。-40℃〜+85℃の産業用温度範囲オプションも用意されています。
【特徴】
■ スモール・フォーム・ファクター （クレジットカードサイズ95 x 70 mm）でハイパフォーマンス
■ ハイスピードインターフェースをサポート (USB4, Tunderbolt, 10Gbit Ethernet, PCIe Gen4/5)
■産業向け -40℃〜+85℃ 産業用動作温度オプション
■振動や衝撃に対して高い耐久性
Real-Time Geo Tracer
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。
【ソリューション事例】FPGA－AIソリューション Vol.5
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。
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。
ディープラーニング推論エンジン「SoftNeuro」
【AI向け】COM-HPC：conga-HPC/cPTL
【conga-HPC/cPTL】は、インテル Core Ultra Series 3（Panther Lake-H）プロセッサーを搭載した COM-HPC Client Size A モジュールです。 最大16コアのインテル パフォーマンス ハイブリッド設計による先進的なヘテロジニアス コア アーキテクチャーにより、個別のAIアクセラレーターを必要とせず、内蔵AIを最大限に活用することでローカル自然言語処理（NLP）や大規模言 語モデル（LLM）の実行、画像分類、センサーフュージョン、自己位置推定と環境地図作成の同時実行（SLAM）を可能にします。 アプリケーションレディの aReady.COM として、ライセンスが付随したOSやハイパーバイザー、ソフトウェア ビルディングブロックをあらかじめコンフィグレーションすることができます。インダストリアル オートメーションやロボティクス、スマートシティ、交通、ヘルスケア、POSなど、AIを活用したマーケットに最適です。
カメラ1つで3D骨格解析「VisionPose Singe3D」
『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
エッジAIソリューション
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向け】COM Express：conga-TC300
【conga-TC300】は、インテル Core Series 3（Wildcat Lake）プロセッサーを搭載した COM Express Type 6 Compact 組込みコンピューターモジュールです。2つのパフォーマンスコア（Pコア）と4つの低電力効率コア（LP Eコア）により最高5 TOPS の性能を実現します。 また、専用NPU により最高18 TOPS、最大2つのXe3グラフィックス コアにより最高18 TOPS の性能を発揮し、合計で最高41 TOPS のAIパフォーマンスを利用することができます。 最 大64 GB の DDRメモリー（最高 6400 MT/s）を搭載し、オプションでインバンドエラー訂正コード（IBECC）に対応します。 また、最大512 GB のオンボード UFS 3.1ストレージもオプションで利用可能です。 TDPは 12W～28W（ベースTDPは15W）です。
【AI向け】COM Express：conga-TCR8
【conga-TCR8】は、AMD Ryzen Embedded 8000 プロセッサーシリーズを搭載した COM Express Compact Type 6 モジュールです。プロセッサーは4種類（6 または 8コア）から選択でき、最大 8個の Zen 4 コアと、AMD Radeon RDNA 3 グラフィックス、AMD XDNA NPUを内蔵し、2つの SO-DIMM ソケットにより最大 128GB のDDR5 RAM（最高 5600 MT/s 、ECCはオプション）を実装することができ、オプションでオンボード NVMe SSD を搭載可能です。TDPは 15～54W とスケーラブルで既存製品のアッ プグレードにも適しています。AI推論向けに最大で 39TOPSの性能を提供し、最新のAIとグラフィックスを組み合わせた、高いコンピューティングパワーを必要とする大量生産で価格に厳しい、エッジにおける AIアプリケーションに最適です。適用分野はメディカルイメージングや試験＆計測、AIを使ったPOS、ハイエンドのゲーミングなどです。
【AI向け】COM Express：conga-TC675r
【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。
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。
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。
【AI向け】COM Express：conga-TC750
【conga-TC750】は、インテル Core Ultra プロセッサー（コードネーム: Arrow Lake）を搭載した COM Express Type 6 Compact（95 x 95 mm）モジュールです。パフォーマンス ハイブリッドアーキテクチャーをベースとしたプロセッサーは5種類から選択でき、最大16コアで22スレッドに対応します。2つの SO-DIMM ソケットにより最大 128GB のDDR5 RAM（最高 6,400 MT/s 、インバンドECC付き）を実装することがでます。XMX シストリック アレイと最大128個のEUを備えた最先端の インテル Arc グラフィックスを内蔵し、NPUとCPU組み合わせることで、99 TOPSを実現します。 ctrlX OS や Ubuntu、RT-Linux などライセンスの付随するオペレーティング システムをプリインストールし、アプリケーションレディの aReady.COM製品としても提供することができます。
深層距離学習モデルを用いた20000クラス分類モデル開発事例
『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。
【AI向け】COM Express：conga-TC675
【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
【AI向け】COM-HPC：conga-HPC/cRLP
【AI向け】COM-HPC：conga-aCOM/mRLP
【conga-aCOM/mRLP】は、aReady.COM 製品群のひとつで第13世代 インテル Core プロセッサーを搭載した conga-HPC/mRLP-i5-1345URE モジュールをベースに、ハイパーバイザーとオペレーティング システムをインストールしたアプリケーションレディの COM-HPC Mini Size モジュールです。2つのコンフィグレーション済み仮想マシンを実装し、1つのコア上でリアルタイム Linux OSを、9個のコア上で Ubuntu Pro を実行するよう、あらかじ めコンフィグレーションされており、さらにヒートパイプ付きアクティブ冷却ソリューションも付属しているため、すぐにアプリケーション開発が始められます。最新テクノロジーの人工知能（AI）や IoT 接続、セキュリティなどの実装と利用を簡素化します。
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。
【AI向け】COM Express：conga-TCRP1
【conga-TCRP1】は、AMD Ryzen AI Embedded P100シリーズを搭載した COM Express Type 6 Compactモジュールです。コンピューティングコアは、パフォーマンス重視のZen5と、エネルギー効率の高いZen5cを組み合わせており、消費電力を極めて低く抑えつつ、ハイパフォーマンスを実現します。最大4台の４KディスプレイをサポートするRadeon RDNA 3.5 GPUに加え、XDNA2 NPUが最大50 TOPSのAIパフォーマンスを提供します。これにより、クラウド接続やディスクリートのアクセラレーターを必要とせずに、大規模言語モデル（LLM）のリアルタイム処理をローカルで実行することができます。コンフィグレーション可能なTDPは、最小でわずか15Wのため、パッシブ冷却方式の完全密閉型設計の開発を可能にし、-40～+85℃の産業用温度範囲をサポートしているため、SWaP-C要件（サイズ、重量、消費電力、コスト）の厳しいアプリケーションや、堅牢なハンドヘルドデバイス、衛生的な医療用PC、そして過酷な環境で使用されるミッションクリティカルなデバイスに最適です。
【資料】Explainable AI（XAI）
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
コンパイラフレームワーク『EdgeCortix MERA』
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。
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。
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【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。
エッジAIとクラウドAIとは？ メリット・デメリットや違い
【AI向け】SMARC：conga-STDA4
株式会社リーセントテクノロジー 会社案内
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。
AI向け学習データ作成（アノテーション）
LLM（大規模言語モデル）をはじめとする生成AIを中心に、人工知能の普及はすさまじいものがあります。
日々新しいモデルが構築されていますが、AIの裏方として学習データも非常に重要な要素となります。
大規模モデルに求められる大量の学習データの場合、自動的に準備される仕組みが出来ていますが、エッジAIを中心とする特定用途のAIなどでは、まだまだ個別の学習データが求められています。
サイバーテックでは、機密性の高いデータセットを扱う行うため、正社員によるセキュアなオフィス内にて、ヒューマンラベリングによる学習データ作成（アノテーション）を行っています。
＜特徴＞
・高品質～作業場所は全員出社のオフィスで！
・リーズナブル～ラボ形式も対応可能！
・安心～直接雇用の正社員が実施！
シルエットでプライバシー保護 画像・映像解析AI「Casper」
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。
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AI・人工知能における品質管理の外観検査
AI・人工知能における品質管理の外観検査とは？
AI・人工知能を活用した品質管理の外観検査は、製造業などにおいて製品の表面的な欠陥を自動で検出・判定する技術です。人間の目視検査に比べて、高速かつ高精度な検査が可能となり、生産効率の向上や品質の安定化に貢献します。不良品の流出防止、検査コストの削減、作業者の負担軽減といった目的で導入が進んでいます。
課題
検査精度のばらつき
AIモデルの学習データが不十分な場合や、環境光の変化などにより、検査結果にばらつきが生じ、誤検出や見逃しが発生する可能性があります。
多様な欠陥への対応困難
想定外の形状やパターンの欠陥、微細な傷など、学習データに含まれていない多様な欠陥をAIが正確に検出することが 難しい場合があります。
導入・運用コストの高さ
高性能なAIシステムや専門知識を持つ人材の確保、継続的なモデルのメンテナンスなど、導入から運用に至るまで高額なコストがかかることがあります。
データプライバシーとセキュリティ
検査対象の製品画像データには機密情報が含まれる場合があり、その取り扱いにおけるプライバシー保護やセキュリティ対策が課題となります。
対策
データ拡張と継続学習
多様な欠陥パターンを網羅するよう学習データを拡張し、新たな欠陥が発生した場合でも継続的にAIモデルを学習・更新することで、検査精度を維持・向上させます。
ハイブリッド検査システムの構築
AIによる自動検査と、熟練オペレーターによる最終確認を組み合わせることで、AIが見逃した欠陥を補完し、総合的な検査精度を高めます。
クラウドベースのAIプラットフォーム活用
初期投資を抑え、必要な時に必要な機能を利用できるクラウドベースのAIプラットフォームを活用することで、導入・運用コストを最適化します。
セキュアなデータ管理体制の構築
アクセス権限管理、暗号化、匿名化処理などを徹底し、機密性の高い検査データを安全に管理・運用できる体制を構築します。
対策に役立つ製品例
画像認識AI開発システム
多様な画像認識モデルを容易に構築・デプロイできる機能を提供し、様々な欠陥検出タスクに対応可能です。データ拡張機能も備えています。
自動検査システム構築サービス
ハードウェア選定からAIモデル開発、システムインテグレーションまでを一貫して提供し、現場のニーズに合わせた最適な検査システムを構築します。
AIモデル運用・監視ツール
デプロイされたAIモデルのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、精度低下の兆候を検知してアラートを発することで、継続的な品質管理を支援します。
セキュアデータストレージソリューション
機密性の高い画像データを安全に保管・管理するための暗号化やアクセス制御機能を備えたストレージサービスです。
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