コンテンツ作成について
このコンテンツはAI支援による専門技術解説（人間専門家による監修済み）されています。 専門スタッフによる品質確認と事実検証を経て公開しています。 正確性、関連性、ユーザーにとっての価値を重視し、 Googleの有用なコンテンツガイドライン に準拠しています。
AI技術の活用により効率的な情報提供を実現していますが、 最終的な内容の責任は株式会社AiNestが負います。
コンピュータビジョンソリューション
製造業向け品質管理AI
製品の外観検査、不良品検出、異常検知を自動化。人的ミスを削減し、検査精度と効率を大幅に向上させます。
主な機能
外観検査自動化
不良品検出
異常検知
品質データ分析
対象業界
自動車電子機器食品製造医薬品
セキュリティ・監視システム
顔認識、人物追跡、行動解析による高度なセキュリティシステム。リアルタイム監視と異常行動の自動検知。
主な機能
顔認識システム
人物追跡
行動解析
異常検知
対象業界
オフィスビル商業施設公共施設工場
文書・OCRソリューション
手書き文字や印刷文字の高精度認識。帳票処理の自動化、文書のデジタル化を効率的に実現。
主な機能
手書き文字認識
印刷文字認識
帳票処理自動化
文書分類
対象業界
金融保険物流官公庁
医療画像解析
CT、MRI、X線画像の解析による診断支援。病変検出、測定の自動化で医療従事者をサポート。
主な機能
病変検出
画像測定
診断支援
経過観察
対象業界
病院クリニック健診センター研究機関
使用技術・フレームワーク
TensorFlow
Google開発の機械学習フレームワーク
PyTorch
Meta開発の深層学習フレームワーク
OpenCV
オープンソース画像処理ライブラリ
YOLO
リアルタイム物体検出アルゴリズム
CNN
画像認識に特化した畳み込みニューラルネットワーク
Vision Transformer
最新のトランスフォーマーベース画像認識
開発プロセス
1
要件定義
課題の特定と目標設定、データ収集計画の策定
2
データ準備
画像データの収集、前処理、アノテーション作業
3
モデル開発
AIモデルの設計、学習、最適化と精度向上
4
実装・運用
システム統合、デプロイ、運用保守まで一貫サポート