昨今、画像解析技術は業種を問わず様々なビジネスケースに応用され、通信技術の革新も伴い注目されている技術の一つである。しかし、画像解析技術を業務適用したものの「精度が低く成果につながっていない」「そもそも自社に業務適用できるかの判断ができない」など多数の課題がある。
そこで、株式会社ARISE analyticsと株式会社ALBERTは協業し、AIを活用した画像解析技術の業務適用を検討する企業向けに、解析精度を短期間で検証できるサービス「Quick Image Analysis」の提供を開始した。
同協業では、ALBERTがAI・画像認識サービスをARISE analyticsに技術提供し、ARISE analyticsの分析環境、AI・画像解析技術およびコンサルティングノウハウと掛け合わせて同サービスの提供を行う。また、検証後に実際の業務適用に進む際、さらなる精度改善や業務システム環境への実装、分析モデルの保守・運用などについてもサポートしていく。同サービスの主な特長は以下の通りである。
- 適切な分析モデルの選定と処理の自動化による短期間での検証
- 分析モデルや画像処理手法を活用した解析精度
- 解析精度改善に向けたアドバイスの実施
これまで様々な案件を通して経験を積んだデータサイエンティストの知見を活かし、企業の課題解決に適切な分析モデル（タスク・アルゴリズム）を選定する。さらに分析処理の一部を自動化することで、検証期間の短縮を図る。
国内外の分析モデルの活用や、画像データに対する前処理（画像増幅・色調補正・背景処理など）、これまでのノウハウを活かしたパラメーターチューニングにより、用意された画像データから最大限の解析精度を目指す。
精度の改善が必要な場合、解析結果に基づき精度改善に必要となる要件や施策をアドバイスする。これにより、業務実装に向けた継続的な取り組みをサポートする。
また、想定する主なユースケース例は以下の通りである。
- 製造業における生産工程の物体検出および不良検査等
- 建設業での構造物の外観検査等
- 医療業界における画像診断結果による病理診断等
- インフラ・エネルギー業界での作業員の人数、位置把握や侵入検知等
- 飲食・小売業における来店者導線解析や不審者検知等
- 鉄道業界におけるホーム飛び込み通知、ホーム混雑状況把握等
- 流通業でのウトウト運転判定機能等
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