
点群データとは?【2026年最新】AI Marketへの相談事例、取得方法・メリット・デメリット・AI活用企業事例を徹底紹介!
点群データは物体や空間を大量の3次元座標の集合として表すデータで、形状・位置・奥行き・構造を立体的に把握できる 点群データはLiDAR、3Dカメラ、レーザースキ...
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点群データは物体や空間を大量の3次元座標の集合として表すデータで、形状・位置・奥行き・構造を立体的に把握できる 点群データはLiDAR、3Dカメラ、レーザースキ...

フィジカルAIは、視覚・言語・行動を統合するVLAモデルにより、指示内容を物理的な動作へ直接変換する能力を備えています 大規模行動モデル(LBM)とデジタルツイ...

従来のBIM/CIMが建物の静止画を作るものだったのに対し、デジタルツインはIoTとAIを融合させ、生きた都市(動画・シミュレーション)を構築 予測AI、生成A...

従来の溶接検査は、熟練者不足や人的要因によるばらつき、検出困難な欠陥といった課題を抱えており品質確保と効率化の両立が難しくなっている。 AI技術(特に画像認識)...

はんだ付け検査には目視、AOI、X線、AIなど多様な方法が存在し、それぞれにメリット・デメリットがある AIによる外観検査は、従来の検査方法の課題(見逃し、過検...

LiDARは、レーザー光で距離や形状を測定し、対象物や周辺環境を3Dで把握する技術 カメラでは捉えにくい奥行きや立体構造を取得できるため、自動運転、移動ロボット...

半導体や基盤、外壁などの外観検査は従来人の目で対応するしかありませんでした。また、高所や豪雪地帯などの危険地域や巨大構造物の点検も目視、かつ低頻度で行わざるを得...

医療・製造・金融・建設・物流・製造など多くの業界でAIの実導入事例が積み上がっており、特定の先進企業だけの話ではなくなっている 営業・経理・人事・法務など様々な...

動画解析AIは異常の「存在」だけでなく「変化の進行」まで把握でき、事後対応から予防保全への転換を実現 設備種別ごとに点検の固有課題が異なり、AIをどの工程に組み...

物体検出AIはCNN・YOLO・SSD・DETRなど複数の手法があり、処理速度と検出精度はトレードオフの関係にあるので用途に応じた手法選定が重要 製造業の外観検...