画像認識AIの開発に必要なデータアノテーション・品質管理・分析、合成データ生成から、モデルの学習・評価・デプロイ・運用までを一元管理できるMLOpsプラットフォーム
サービス詳細
AI導入に必要なデータ準備から運用までを一貫して支援し、PoCから本格展開へのスピードを高めるMLOps基盤。
製造業の外観検査や品質管理、物流の荷物追跡・仕分け自動化、建設業の安全管理、医療の画像診断、リテールの店舗分析など、画像認識AIの活用はさまざまな業界で進んでいます。しかし人手不足が進むなか、データ準備や専門人材の確保が壁となり、PoCから先に進めないケースも少なくありません。
Superb Platformは、データアノテーション、データ品質管理、データセット分析、AIモデルの学習・評価・運用・改善といった画像認識AI開発の全工程を、単一のSaaSで提供します。専門的な機械学習の知識がなくても扱え、自動化機能によって開発工数を大幅に削減。PoCを短期間で回し、本番運用へスムーズに移行できます。ISO/IEC 27001・SOC 2 Type II認証を取得したセキュリティ体制のもと、機密性の高い画像データも安心して扱えます。
特長
1データ管理・アノテーション・AI開発を統合
Superb MLOpsプラットフォームは、Vision AI（画像認識AI）開発に必要なデータのアップロード・分析・検索、アノテーション（ラベル付け）、誤ラベルの検出、データセットのキュレーションまでを1つのプラットフォームに統合しています。Superb CurateとSuperb Labelが連携し、価値の高いデータの選別から高品質な学習データの作成まで一貫して行えます。データ品質とプロジェクトの進捗も一元管理でき、複数ツールを行き来する手間をなくします。
2AIモデルの学習・評価・運用を効率化
Superb Modelにより、コードを書かずにAIモデルのトレーニング、パフォーマンス評価、デプロイ、モニタリングまで行えます。モデルの脆弱性を特定し、精度向上に必要な追加データを検索・再学習するMLOpsサイクルを回せるため、継続したトレーニングで精度が上がる開発体制を構築できます。生成AIによる合成データ生成機能も搭載し、火災や設備異常など現場で収集が難しい希少・危険なシーンの学習データを必要な分だけ作成できます。
3PoCから本格運用まで一貫して支援
少数の画像から始めるPoC（概念実証）から、現場での本格運用、運用後の継続的な改善まで、AI開発の全プロセスを同じプラットフォーム上で支援します。PoCで作成したデータやモデルをそのまま本番環境へ引き継げるため、ツールの乗り換えや作り直しが不要です。ISO 27001およびSOC 2 Type IIを取得したセキュリティ体制、機密データの匿名化、役割ベースのアクセス制御により、本格運用に求められる情報管理の要件にも対応します。
解決する課題
Vision AI,Physical AIの開発では、データ管理、アノテーション、モデル学習、デプロイのツールが分散しがちで、データの受け渡しや精度低下の原因特定に多くの時間がかかります。学習データの収集・ラベル付けの負担も大きく、PoCで止まって本格運用に進めないケースが少なくありません。特に火災や設備故障などの異常データは発生頻度が低く、十分な量を集めるのは困難です。Superb MLOpsプラットフォームは、データ管理・アノテーション・AI開発を統合し、データ中心のアプローチでPoCから本格運用、運用後の精度改善までを効率化します。
その他提供会社コメント
Superb AIはNVIDIAおよびAWSのパートナー企業として、最新のGPU技術とクラウド基盤を活用したVision AI開発環境を提供しています。日本法人Superb AI Japanが国内企業の導入・運用を支援します。情報セキュリティの国際規格ISO 27001とSOC 2 Type IIを取得しており、情報管理の要件が厳しい製造業やインフラ分野でも導入を検討しやすい体制です。ノーコードでモデルのトレーニングと評価ができるため、AIエンジニアが少ない組織でも利用を始めやすい点が特長です。外観検査、異常検知、安全監視、映像解析など、画像・映像を扱う幅広い用途のAI開発に活用できます。
導入実績
トヨタ自動車株式会社
日本製鉄株式会社
株式会社デンソーテン
HYUNDAI
SUMSUNG 等
費用
| 初期費用 | PoCから本番導入まで、要件に応じて個別にお見積もり |
| 月額費用 | 気軽にお問い合わせください。 |
| その他 | クラウド・オンプレミスに対応。導入環境により費用が異なります。（AWS Marketplaceから利用可能） |
