AI Image Analysis
見えないものを、可視化する。
AI画像解析で業務を革新
深層学習技術を活用した精度を検証した画像・動画解析ソリューション。
インフラ点検、外観検査、人物行動解析まで、幅広い用途に対応。
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相談前に使える関連資料
課題の整理、要件定義、社内説明に使える資料をこのサービスの文脈に合わせて選んでいます。
－ FEATURES ー
選ばれる3つの理由
精度を検証した検出
最新のディープラーニング技術により、検出精度を実データで検証。微細な異常も見逃しません。
- YOLO/Faster R-CNN等の最新モデル
- 継続的な学習による精度向上
- 誤検知率低い水準以下
リアルタイム処理
GPUやエッジデバイスを活用し、高速なリアルタイム解析を実現。即座の判断が可能に。
- 30fps以上の高速処理
- エッジコンピューティング対応
- 低遅延アラート通知
柔軟なカスタマイズ
お客様の業務に最適化された、オーダーメイドのAIモデルを開発。既存システムとの連携も可能。
- 業界特化型モデル開発
- API/SDK提供
- オンプレミス/クラウド選択可
－ SERVICES ー
6つの提供サービス
幅広い業界・用途に対応する画像解析ソリューション
インフラ点検AI
橋梁、トンネル、道路のひび割れや劣化を自動検出。ドローンや車載カメラの映像から異常を即座に発見。
－ TECHNOLOGY ー
技術スタック
最新の深層学習技術と実績ある開発環境
深層学習フレームワーク
TensorFlow, PyTorch, Keras
物体検出
YOLO, Faster R-CNN, SSD
セグメンテーション
U-Net, DeepLab, Mask R-CNN
姿勢推定
OpenPose, MediaPipe
画像処理
OpenCV, PIL, scikit-image
エッジデバイス
Jetson, Raspberry Pi, FPGA
クラウド
AWS, GCP, Azure
開発言語
Python, C++, CUDA
－ CASE STUDIES ー
業務別のモデルケース
実在顧客の実績ではなく、発注前の確認事項を示すモデルケースです。成果は現状値と合意した指標で個別に検証します。
－ FAQ ー
よくあるご質問
静止画（JPEG, PNG等）、動画（MP4, AVI等）、リアルタイムカメラ映像、ドローン映像など幅広いフォーマットに対応しています。エッジデバイスからクラウドまで、お客様の環境に合わせた最適な構成をご提案します。
POC（概念実証）は約2〜4週間、本番導入までは通常2〜3ヶ月程度です。既存モデルの活用が可能な場合はさらに短期間での導入も可能です。
はい、API/SDKを提供しておりますので、既存のシステムや業務フローとの連携が可能です。オンプレミス・クラウドどちらの環境にも対応しています。
用途にもよりますが、検出精度を実データで検証しています。導入後も継続的な学習により精度向上を図ります。誤検知率は低い水準以下を目標としています。
－ DECISION CHECK ー
発注前に確認する6つの設計観点
画像・動画解析では「学習データ蓄積」「ドメイン特化モデル」「オンプレ対応」「国内開発」が決定打
運用学習サイクル（継続改善）
質問ログ、正誤フィードバック、社内用語、プロンプト、評価データセットを継続的に見直す仕組み。保存先、持ち出し、契約終了時の返却・削除条件は案件ごとに合意します
大量文書を扱う設計観点
文書種別、件数、機密区分、検索権限、正解データ、誤回答時の影響を確認し、AIと人の確認範囲を分けます
「速く作る × 正しく作る」分業
AI開発支援ツールを使う工程と、設計レビュー、コードレビュー、受入試験を人が担う工程を分けます
経済安全保障配慮の AI 選定
国籍だけで判断せず、データ所在、再学習、契約準拠法、再委託、供給停止時の移行性を案件ごとに確認
LLM プロバイダー切替可能設計
Claude / GPT / Gemini 等の切替が必要かを確認し、抽象化の費用とロックインリスクを比較します
開発場所 + 補助金活用前の要件整理
データの保存・処理場所と担当者のアクセス範囲を案件ごとに確認。補助制度を検討する場合も、申請前の業務要件・対象経費・実装範囲を整理
－ EXIT DESIGN ー
ロックインを避ける7つの確認項目
品質検査 AI は貴社ラインで撮影した学習データが競合不可能資産。乗り換え時は再撮影 + 再学習で 6-12 ヶ月ロス
評価・更新サイクル
評価データ、正誤フィードバック、プロンプトを誰が更新し、変更前後をどう比較するか決めます
情報区分と影響度
扱う情報、処理件数、停止時の影響を確認し、必要なテスト、権限、監視、復旧条件を定義します
改善責任の明確化
納品後の評価、改善提案、再実装を誰がどの頻度で担うか、保守と追加開発を分けて合意します
領域横断の責任分界
AI、システム、セキュリティ、業務運用にまたがる論点を整理し、当社・顧客・外部専門家の担当を分けます
補助金活用前の費用対効果整理
制度活用を検討する場合も、対象経費・実装範囲・自己負担・導入後の運用費を申請前に整理
判断根拠を残すAI調達
情報区分、契約条件、データフロー、調達仕様を確認表にし、採用・制限・代替の理由を説明できる状態にする
責任者とエスカレーション
案件責任者、意思決定者、障害・遅延時の連絡先と判断期限を体制図に明記します
－ CONTACT ー
画像・動画解析で業務を革新しませんか？
豊富な実績と先進的な技術で、お客様の課題を多層的に解決します。まずは無料相談から、お気軽にお問い合わせください。