
AI画像認識
AI画像認識とは
「画像認識(Image Recognition)」とは、画像に映る人やモノを認識する技術。
人に代わってAIが「画像に何が写っているのか」を解析します。
画像中の色、形状、動きなどを解析し、鮮明な映像を再現(超解像処理など)したり、
高速に内容を認識(物体検出、行動認識など)することで、人の作業をサポートします。

AI画像認識でビジネス課題を解決
様々な企業活動において、監視・検閲、保全・点検、製品検査などの作業は、⼈間の「⽬」に頼られています。
AI画像認識「Jotsu Solution」は、⼈の「⽬」による判定・判別作業⼯程が必要な幅広い業種・業態において、
AI画像認識による判定・判別作業⼯程の⾃動化・省⼈化を可能にします。
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分類
カテゴリを選ぶ
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レベル判定
度合いを数字で表す
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アナログメーター読み取り
アナログメーターの数値を数字として読み取る
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異常検知
農業、インフラ、工場などの異常を自動監視
AI画像認識「Jotsu Solution」の
3大メリット
1高い認識率
- 最新技術を取り入れた対象認識率の高いシステム開発
- 独自のモデルやアルゴリズムを組み込み、他社にはない機能を実装
2柔軟な対応力
- 豊富なスクラッチ開発経験を活かし、個々の課題それぞれに柔軟に対応可能
- オートスケールなシステム構築などインフラ面でのご支援
3継続的な支援
- 導入後の技術アップデート対応も担当
- 取得データのデータベース化などデータ運用面でもサポート
利用シーン
AI画像認識「Jotsu Solution」は、様々なシーンで活用されています。
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工場での外観検査
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倉庫での仕分け作業
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金融審査での書類チェック
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設備のチェック
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病棟での倒れ検知
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駐車場の監視
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トラックのドライバー監視
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小売施設での来店者数カウント
導入の流れ
AI導入プロセスの基本的なモデルは以下のとおりです。まずはお気軽にお問い合わせください。
1アセスメント
少量データでAIモデル生成の
可能性を検証
- 課題設定
- KPI設定
- 必要データ設定
- モデル作成可否判断

2PoC
生成されたAIモデルの精度検証と
業務効果検証
- 処理精度
- 採算性検証
- KPI達成可能性判断
- 開発移行可能性判

3開発・導入
学習済みAIモデル生成と
アプリケーション開発・導入
- 学習済みモデルの帰属
- 利用条件判断
- KPI達成度判断
- 事業利用への具体

4追加学習
追加の学習データセットを
使って学習
導入事例
撮影動画チェック業務
環境防災の導入事例
大手企業、環境監視既存業務ではすべての画像を人手による目視確認で判定していましたが、
AIによる画像チェックを適用することで、作業者の負担軽減、業務効率化を実現しました。

製造工程の異常検知
化学原料製造の導入事例
化学工場における原料製造工程では、製造過程の映像の常時監視が必要なため負荷が高く、
また、人手のみで確認しているため製造工程の異常の見逃しも発生していました。
映像監視AIで常時監視を行いアラートと連携することで、監視員は常時監視を行う必要がなくなり、
さらに、AIによる監視で異常の見逃しの低減や早期発見による二次トラブルの低減も実現します。

安全行動監視の異常検知
物流業の導入事例
定点カメラ画像から人、作業車、白線(停止線)を検出し、
停止線手前の一時停止/侵入速度/指差確認などの安全遵守確認の実施/非実施を判定。
交差点への侵入速度が速い、一時停止なしを無視、指差確認がなかった場合、
バウンディングボックスを赤、パトランプ点灯、ブザー鳴動により警告、管理者に通報する。

安全行動監視の異常検知
交通量監視の導入事例
定点カメラ画像から人と車両を検出して人数/台数を算出自動車の交通量調査、
速度測定、渋滞の検出の交通状況確認に利用。
違反行為、リアルタイム通報。

ドローン空撮インフラAI分析点検
インフラ点検における、人間の視覚や感覚でしか診断できなかったインフラ点検の作業を、
AIで再現して自動化すると共に点検の効率を向上させることです。
AIによる解析だけでなく、報告書へのデータ反映や外部システムとの連携に対応も可能です。

労働力不足やコスト削減…
画像認識でビジネスの課題を解決
様々な機能を持ち、現在でも既に多くの分野で活用されている画像認識の技術。
特にAIによる画像認識の技術は、これからも精度の向上や更なる進化・発展が期待されている分野であることもあり、
今後はますます幅広い業種で導入が進んでいくものと思われます。
例えば、大小問わず企業の課題として挙げられやすい労働力不足やコスト削減、生産性の向上などでも、
AIによる画像認識を上手く活用してそれらの課題解決を実現している企業も少なくありません。
もし、AIによる画像認識について「もっと具体的にできることが知りたい」