医療画像の診断とは？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

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。

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。

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

『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。

『Noel Spec』は、ディープラーニングの開発環境を
ご要望にあわせて提供するAI向けワークステーションです。

ディープラーニングとは、人が自然に行うタスクを
コンピューターに学習させる機械学習の手法の1つ。

AI(人工知能)の急速な発展を支える技術であり、
その進歩により様々な分野への実用化が進んでおります。

【実用例】
■画像認識(医療の画像診断、顔認識)
■音声認識(スマートスピーカー)
■自然言語処理(自動翻訳)
■ロボットによる異常検知(自動運転、製造現場)

※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。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。

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

『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。

『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。

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。

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-Behavia』は、ネットワークカメラからの映像や録画映像から人物を
抽出し、AIを利用して骨格の位置を推定するAI行動推定システムです。

その骨格の形から現在の姿勢を推定し、時間軸を加えて人物の姿勢の変化、
行動をAIで解析。

色々な行動パターンを学習(ディープラーニング)させることにより、
転倒検知など、様々な行動を解析できます。

【特長】
■人間をオブジェクト(対象)として認識し動いても追いかける技術
■人物の骨格をAIで推定し、その骨格の位置関係から姿勢を推定
■姿勢の時系列の変化から行動をAIで解析

※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。

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。

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！

ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー

■　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


　

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

『Facekitモジュール』は、FX3アイトラッカーにヘッドトラッキング、
まぶたトラッキングを追加するアドオンソフトウェアです。

視線データの計測と同時に被験者の顔の向き、頭の角度や
まぶたの開き具合を計測。

メガネやサングラスをしていても問題ありません。
しかもFacekitのための特別なキャリブレーションは不要です。

【特長】
■被験者の頭の位置と角度の6自由度を非接触で計測
■被験者のまぶたの開き具合を0〜100%で計測
■いかなるキャリブレーションも不要
■ロストからの復帰も高速

※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。

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

何ができるのか？何が必要なのか？産業利用を考える人のための
人工知能・機械学習・ディープラーニング関連技術とその活用

◎人工知能とは？機械学習とは？ディープラーニングとは？◎
教師あり学習・教師なし学習・強化学習・NN（ニューラルネットワーク）とは？ディープラーニングは何がすごいのか？話題の囲碁（AlphaGo）の戦略とは？各技術の基本をしっかり押さえる！

◎画像認識・音声認識・自然言語処理・・・各分野の詳細も解説◎

◎人工知能を利用する！何か必要？データの扱い方は？どんなツールがある？実装の方法は？◎
人工知能を活用するには何が必要になるのか？R　Python　Spark・・オープンソースの種類からCaffeやChainer等ディープラーニング関連ツール実装方法まで解説！

◎人工知能をめぐる問題点も解説！法規制の動向は？シンギュラリティは起こるのか？◎

◎どんな産業分野に応用が見いだせるのか？？◎
自動運転へのディープラーニングの応用や創薬・医療診断における人工知能、ロボットにおける活用や外観検査・材料開発・エネルギーに至るまで産業に与えるインパクトを解説！